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【发明公布】基于原料预测烧成曲线的方法、设备及计算机存储介质_佛山众陶联供应链服务有限公司;西藏众陶联供应链服务有限公司;林周佳住家网络科技有限公司;林周利利佳供应链服务有限公司;共青城市众陶联供应链服务有限公司_202210647155.9 

申请/专利权人:佛山众陶联供应链服务有限公司;西藏众陶联供应链服务有限公司;林周佳住家网络科技有限公司;林周利利佳供应链服务有限公司;共青城市众陶联供应链服务有限公司

申请日:2022-06-09

公开(公告)日:2022-09-20

公开(公告)号:CN115081697A

主分类号:G06Q10/04

分类号:G06Q10/04;G06Q50/04;G06K9/62

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.03.24#授权;2022.10.11#实质审查的生效;2022.09.20#公开

摘要:本发明公开了基于原料预测烧成曲线的方法,涉及数据预测技术领域,包括采集数据源,数据源包括原料数据、窑炉设备数据以及分级数据;按照产品编号、产线号、前后工序时间戳及工序间时间差进行逻辑关联,根据逻辑关联对数据源进行数据拓扑,得到数据集;对数据集进行数据清洗,得到清洗好的基础数据集;将基础数据集划分出训练集和测试集;利用训练集训练并建立出窑炉预测模型,利用测试集测试窑炉预测模型;将实时的原料数据输入验证后的窑炉预测模型,输出预测的窑炉设备数据和窑炉烧成曲线。当原料发送变化的情况下,利用窑炉预测模型预测出相应的窑炉设备数据以进行调整参考,稳定生产产质量,从而降低对熟练技术工人的依赖度。

主权项:1.基于原料预测烧成曲线的方法,其特征在于:包括如下步骤:S1:采集数据源,所述数据源包括原料数据、窑炉设备数据以及分级数据;S2:按照产品编号、产线号、前后工序时间戳及工序间时间差进行逻辑关联,根据逻辑关联对数据源进行数据拓扑,得到数据集;S3:对所述数据集进行数据清洗,得到清洗好的基础数据集;S4:将所述基础数据集划分出训练集和测试集;S5:基于两步走多项式拟合和Xgboost模型中的多输出回归,利用训练集训练并建立出窑炉预测模型,利用测试集测试窑炉预测模型;所述窑炉预测模型的功能为输入原料数据,输出预测的窑炉设备数据,并根据预测的窑炉设备数据预测并输出窑炉烧成曲线;S6:根据训练集与测试集的得分验证窑炉预测模型;S7:构建多输出回归模型特征重要性的函数参数,以平均特征重要性进行排序,输出对窑炉烧成温度影响最大的前K项变量参数;S8:将实时的原料数据输入验证后的所述窑炉预测模型,输出预测的窑炉设备数据和窑炉烧成曲线。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 佛山众陶联供应链服务有限公司;西藏众陶联供应链服务有限公司;林周佳住家网络科技有限公司;林周利利佳供应链服务有限公司;共青城市众陶联供应链服务有限公司 基于原料预测烧成曲线的方法、设备及计算机存储介质

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