【技术实现步骤摘要】
压力模型建立方法、压力调节方法以及装置
本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种压力模型建立方法、压力调节方法以及装置。
技术介绍
目前，预存室压力的调节一般是相关工作人员根据日常经验，结合现场采集的各项参数值进行调节，但是经验可能会存在一些主观上的误差。基于此，现有的实现方式也有通过模型对采集到的数据进行一系列的计算，从而确定出预存室压力。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种压力模型建立方法、压力调节方法以及装置。能够达到提高压力检测的准确性效果。第一方面，本申请实施例提供了一种压力模型建立方法，包括：获取目标设备的原始影响参数的历史数据，其中，所述历史数据中包括因变量数据和N1项原始影响参数的数据，N1为大于一的正整数；根据所述历史数据，对所述原始影响参数进行重组，以得到自变量数据，所述自变量数据包括N2项重组影响参数的数据，其中，N2为大于N1的正整数；根据所述自变量数据及所述因变量数据构建目标压力模型。在一种可选的实施方式中，所述根据...
【技术保护点】
1.一种压力模型建立方法，其特征在于，包括：/n获取目标设备的原始影响参数的历史数据，其中，所述历史数据中包括因变量数据和N1项原始影响参数的数据，N1为大于一的正整数；/n根据所述历史数据，对所述原始影响参数进行重组，以得到自变量数据，所述自变量数据包括N2项重组影响参数的数据，其中，N2为大于N1的正整数；/n根据所述自变量数据及所述因变量数据构建目标压力模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种压力模型建立方法，其特征在于，包括：
获取目标设备的原始影响参数的历史数据，其中，所述历史数据中包括因变量数据和N1项原始影响参数的数据，N1为大于一的正整数；
根据所述历史数据，对所述原始影响参数进行重组，以得到自变量数据，所述自变量数据包括N2项重组影响参数的数据，其中，N2为大于N1的正整数；
根据所述自变量数据及所述因变量数据构建目标压力模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史数据，对所述原始影响参数进行重组，以得到自变量数据的步骤，包括：
将所述N1项影响参数中的任意至少两项原始影响参数进行组合，以形成多个复合重组影响参数；
将所述多个复合重组影响参数和所述N1项影响参数对应的数据作为所述自变量数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述自变量数据及所述因变量数据构建目标压力模型的步骤，包括：
根据所述自变量数据及所述因变量数据，使用偏最小二乘回归算法构建所述目标压力模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述自变量数据及所述因变量数据，使用偏最小二乘回归算法构建目标压力模型的步骤，包括：
根据所述自变量数据及所述因变量数据计算得到第一自变量主成分值和第一因变量主成分值；
计算第i-1项自变量残差数据的残差，以得到第i项自变量残差数据，其中，第零项自变量残差数据等于自变量数据，i为正整数；
计算第i-1项因变量残差数据的残差，以得到第i项因变量残差数据，其中，第零项因变量残差数据等于因变量数据；
根据所述第i项自变量残差数据及所述第i项因变量残差数据计算得到第i+1自变量主成分值和第i+1因变量主成分值；
根据所述自变量数据对应的多项自变量残差数据、自变量主成分值确定出，所述自变量数据的第一回归方程；
根据所述因变量数据对应的多项因变量残差数据、因变量主成分值确定出，所述因变量数据的第二回归方程；
根据所述第一回归方程及所述第二回归方程确定，表征所述因变量数据与所述N2项重组影响参数的变换关系的目标压力模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一回归方程及所述第二回归方程确定，表征所述因变量数据与所述N2项重组影响参数的变换关系的目标压力模型的步骤，包括：
根据所述第一回归方程及所述第二回归方程确定初始压力模型；
根据所述初始压力模型中的各项所述重组影响参数对应系数，对所述初始压力模型中的自变量进行筛选，以得到目标压力模型。
6.一种压力调节方法，其特征在于，包括：
将目标设备的影响参数的当前值输入目标压力模型得到压力当前预测值，所述目标压力模型为权利要求1-5任意一项所述的压力模型建立方法建...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈锡通，李国权，罗思波，胡春晖，邹全荣，段敦兵，何卫国，张志功，陈冬玲，黄斌，
申请(专利权)人：广东韶钢松山股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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