基于偏最小二乘回归的疏浚产量预测方法
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Prediction method for dredging production based on partial least squares regression
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    摘要:

    针对绞吸式挖泥船产量预测困难的问题,对挖泥船作业实时反馈的数据进行研究。利用Relief权重算法提取出影响挖泥船产量的主要工艺参量,并在此基础上采用偏最小二乘回归,建立主要工艺参量与产量之间的数学模型,实现对挖泥船产量的预测。结果表明,利用偏最小二乘回归建立的数学模型能够很好地对挖泥船的产量进行预测,可为预测挖泥船的产量提供一种有效的方法。

    Abstract:

    Aiming at the difficulty in predicting the production of the cutter suction dredger,we study the data of the real-time feedback of dredger operations,extract the main process parameters affecting the production of the dredger by the Relief weight algorithm,apply the partial least squares regression to establish a mathematical model between the main process parameters and the production,and achieve the purpose of dredger production prediction.The results show that the mathematical model established by partial least squares regression can predict the production well and provide an effective method for predicting the production of dredger.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

高 腾,许焕敏.基于偏最小二乘回归的疏浚产量预测方法[J].水运工程,2020(4):175-179.

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  • 在线发布日期: 2020-04-14
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