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基于Xgboost回归模型的CSTR故障定位方法

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本发明公开了一种基于Xgboost回归模型的CSTR故障定位方法。本发明一种基于Xgboost回归的CSTR故障定位方法，该方法包括以下步骤：1)收集CSTR中传感器产生的正常数据，以及未知的离线数据。2)建立步骤1中采集到的正常数据的监控模型，针对不同场合的需求可以自由选择不同的监控模型。3)通过步骤2建立好监控模型，并将步骤1中采集到的离线未知数据带入监控模型中，提取样本统计量来进行故障检测，并筛选出故障数据。本发明的有益效果：1)Xgboost回归模型的变量重要性度量测量的是变量对于输出预测精度的影响，每个变量的度量值的计算都是相互独立的，与现有技术相比，并不包含其他变量作用的成分，因而消除了拖尾效应的影响。

著录项

公开/公告号CN111639304A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-08

原文格式PDF
申请/专利权人江南大学;
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申请/专利号CN202010491108.0
发明设计人赵忠盖;潘磊;李庆华;刘成林;刘飞;
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申请日2020-06-02
分类号G06F17/18(20060101);G06F17/16(20060101);
代理机构32257 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人郭磊
地址 214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号
入库时间 2023-06-19 08:12:49

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2023-02-21

授权

发明专利权授予

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