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摘 要:本发明请求保护一种基于大数据的工业蒸汽量预测方法,包括:101对锅炉的工况数据进行预处理操作;102根据工况数据的采集时间划分训练集数据、验证集数据;103建立多个机器学习模型,并进行模型融合操作;104通过建立的模型,根据锅炉传感器每分钟采集的工况数据对锅炉产生的蒸汽量进行预测。本发明主要是通过对锅炉工况数据进行预处理和分析,划分数据集,并利用已处理的工况数据建立多个机器学习模型,根据锅炉传感器每分钟采集的工况数据对锅炉产生的蒸汽量进行预测,为工业实时监测锅炉的燃烧效率提供服务。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910486534.2 | 专利名称: | 一种基于大数据的工业蒸汽量预测方法 |
申请日: | 2019-06-05 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F17/50搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |