本申请涉及一种模型构建方法、装置、设备及计算机可读介质。该方法包括：获取水泥生产过程中所用的多个工序参数；提取每个工序参数在不同时间的时间段特征，所有时间段特征均为待输入预测模型以对预测模型进行训练的待选特征；根据不同时间的工序参数与游离氧化钙含量的时间相关关系，从待选特征中确定目标特征，并将目标特征输入预测模型进行训练，以使预测模型根据所述工序参数与游离氧化钙含量的所述时间相关关系预测所述游离氧化钙含量。本申请通过分析水泥生产过程中的工序参数与水泥质量评价中游离氧化钙含量的时间相关性，找出最相关的特征作为预测模型的训练输入，从而提高预测模型的预测准确率。而提高预测模型的预测准确率。而提高预测模型的预测准确率。
【技术实现步骤摘要】
模型构建方法、装置、设备及计算机可读介质
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种模型构建方法、装置、设备及计算机可读介质。
技术介绍
[0002]水泥熟料中游离氧化钙(f
‑
CaO)含量是水泥熟料质量的一项重要指标，在水泥生产过程中，游离氧化钙含量需控制在一定范围内，其含量高低直接影响水泥安定性及熟料强度。水泥生产过程中的各项工序参数直接影响游离氧化钙的含量，工序参数是根据操作人员和工艺人员的经验给出的，无法准确地预测熟料中的游离氧化钙的含量，不合理的工序参数易导致熟料质量合格率低。因此，实现游离氧化钙含量的准确预测对于实际生产控制及质量优化具有重要意义。
[0003]目前，相关技术中，可以基于树模型特征重要性的特征筛选来构造游离氧化钙含量的模型，包括采集水泥制造时的各工序参数的特征和水泥熟料质量参数(游离氧化钙含量)。特征参数包括生料成分参数和熟料煅烧期间的工序参数。将特征参数送入树模型，如随机森林模型，训练模型，各个特征按模型特征重要性从大到小进行排序，调取特征参数中排序前n个参数的值，构成特征集，送入预测模型进行训练，训练完成，即可得到熟料的游离氧化钙含量的预测模型。但是，水泥制造过程中的各种工序参数，实际上代表的是水泥制造过程中各个工序的反应环境参数，如此训练出来的预测模型，难以根据不同时期的工序参数准确有效的预测游离氧化钙的含量。
[0004]针对游离氧化钙含量的预测准确率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本申请提供了一种模型构建方法、装置、设备及计算机可读介质，以构造更加准确的游离氧化钙含量预测模型，解决游离氧化钙含量的预测准确率低的技术问题。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，本申请提供了一种模型构建方法，包括：
[0007]获取水泥生产过程中所用的多个工序参数；
[0008]提取每个工序参数在不同时间的时间段特征，所有时间段特征均为待输入预测模型以对预测模型进行训练的待选特征；
[0009]根据不同时间的工序参数与游离氧化钙含量的时间相关关系，从待选特征中确定目标特征，并将目标特征输入预测模型进行训练，以使预测模型根据所述工序参数与游离氧化钙含量的所述时间相关关系预测所述游离氧化钙含量。
[0010]可选地，提取每个工序参数在不同时间的时间段特征包括：
[0011]构造时间滑窗；
[0012]按照预设步长在工序参数中滑动时间滑窗，预设步长的长度为时间长度；
[0013]每次滑动时间滑窗时，确定工序参数在对应的时间段内的平均值、方差及标准差中的至少一种；
[0014]将工序参数在对应的时间段内的平均值、方差及标准差中的至少一种作为对应时间段的时间段特征。
[0015]可选地，构造时间滑窗包括：
[0016]确定时间滑窗的窗口尺寸，窗口尺寸大于或等于水泥生产时间除以总工序数；
[0017]确定时间滑窗的滑动时间范围，滑动时间范围大于或等于水泥生产时间；
[0018]利用窗口尺寸和滑动时间范围确定时间滑窗。
[0019]可选地，根据不同时间的工序参数与游离氧化钙含量的时间相关关系，从待选特征中确定目标特征包括以下方式中的至少一种：
[0020]利用随机森林模型确定工序参数的所有待选特征的特征权重，并按照特征权重从大到小的顺序筛选出目标数量个待选特征作为目标特征；
[0021]确定工序参数的各个待选特征与实际生产得到的水泥中游离氧化钙含量的线性相关系数，并按照线性相关系数从大到小的顺序筛选出目标数量个待选特征作为目标特征，时间相关关系包括线性相关系数表示的关系；
[0022]确定工序参数的各个待选特征与实际生产得到的水泥中游离氧化钙含量的非线性相关系数，并按照非线性相关系数从大到小的顺序筛选出目标数量个待选特征作为目标特征，时间相关关系包括非线性相关系数表示的关系。
[0023]可选地，从待选特征中确定目标特征还包括：
[0024]提取按照特征权重从大到小的顺序筛选出来的待选特征；
[0025]利用提取出来的待选特征的特征权重、线性相关系数及非线性相关系数确定待选特征的综合相关系数；
[0026]按照综合相关系数从大到小的顺序筛选出最大的综合相关系数对应的待选特征作为目标特征。
[0027]可选地，利用提取出来的待选特征的特征权重、线性相关系数及非线性相关系数确定待选特征的综合相关系数包括：
[0028]获取每个工序参数的特征权重、线性相关系数及非线性相关系数在综合相关系数中的计算比例；
[0029]将特征权重与对应计算比例的乘积、线性相关系数与对应计算比例的乘积及非线性相关系数与对应计算比例的乘积的总和作为待选特征的综合相关系数。
[0030]可选地，利用随机森林模型确定工序参数的所有待选特征的特征权重，并按照特征权重从大到小的顺序筛选出目标数量个待选特征作为目标特征包括：
[0031]将工序参数的所有待选特征作为随机森林模型的输入，将实际生产得到的水泥中游离氧化钙含量作为随机森林模型的输出，以对随机森林模型进行训练，得到每个待选特征的特征权重；
[0032]按照特征权重从大到小的顺序对所有待选特征进行排序；
[0033]剔除预设数量个排序靠后的待选特征，并将剩余的待选特征作为随机森林模型新的输入，递归得到目标数量个待选特征作为目标特征。
[0034]根据本申请实施例的另一方面，本申请提供了一种模型构建装置，包括：
[0035]工序参数获取模块，用于获取水泥生产过程中所用的多个工序参数；
[0036]时间段特征提取模块，用于提取每个工序参数在不同时间的时间段特征，所有时
间段特征均为待输入预测模型以对预测模型进行训练的待选特征；
[0037]特征筛选及训练模块，用于根据不同时间的工序参数与游离氧化钙含量的时间相关关系，从待选特征中确定目标特征，并将目标特征输入预测模型进行训练，以使预测模型根据所述工序参数与游离氧化钙含量的所述时间相关关系预测所述游离氧化钙含量。
[0038]根据本申请实施例的另一方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器、通信接口及通信总线，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，存储器、处理器通过通信总线和通信接口进行通信，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
[0039]根据本申请实施例的另一方面，本申请还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，程序代码使处理器执行上述的方法。
[0040]本申请实施例提供的上述技术方案与相关技术相比具有如下优点：
[0041]本申请技术方案为获取水泥生产过程中所用的多个工序参数；提取每个工序参数在不同时间的时间段特征，所有时间段特征均为待输入预测模型以对预测模型进行训练的待选特征；根据不同时间的工序参数与游离氧化钙含量的时间相关关系，从待选特征中确定目标本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种模型构建方法，其特征在于，包括：获取水泥生产过程中所用的多个工序参数；提取每个所述工序参数在不同时间的时间段特征，其中，所有所述时间段特征均为待输入预测模型以对所述预测模型进行训练的待选特征；根据不同时间的所述工序参数与游离氧化钙含量的时间相关关系，从所述待选特征中确定目标特征，并将所述目标特征输入所述预测模型进行训练，以使所述预测模型根据所述工序参数与游离氧化钙含量的所述时间相关关系预测所述游离氧化钙含量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取每个所述工序参数在不同时间的时间段特征包括：构造时间滑窗；按照预设步长在所述工序参数中滑动所述时间滑窗，其中，所述预设步长的长度为时间长度；每次滑动所述时间滑窗时，确定所述工序参数在对应的时间段内的平均值、方差及标准差中的至少一种；将所述工序参数在对应的时间段内的平均值、方差及标准差中的至少一种作为对应时间段的所述时间段特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，构造时间滑窗包括：确定所述时间滑窗的窗口尺寸，其中，所述窗口尺寸大于或等于水泥生产时间除以总工序数；确定所述时间滑窗的滑动时间范围，其中，所述滑动时间范围大于或等于所述水泥生产时间；利用所述窗口尺寸和所述滑动时间范围确定所述时间滑窗。4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，根据不同时间的所述工序参数与游离氧化钙含量的时间相关关系，从所述待选特征中确定目标特征包括以下方式中的至少一种：利用随机森林模型确定所述工序参数的所有所述待选特征的特征权重，并按照所述特征权重从大到小的顺序筛选出目标数量个所述待选特征作为所述目标特征；确定所述工序参数的各个所述待选特征与实际生产得到的水泥中所述游离氧化钙含量的线性相关系数，并按照所述线性相关系数从大到小的顺序筛选出目标数量个所述待选特征作为所述目标特征，其中，所述时间相关关系包括所述线性相关系数表示的关系；确定所述工序参数的各个所述待选特征与实际生产得到的水泥中所述游离氧化钙含量的非线性相关系数，并按照所述非线性相关系数从大到小的顺序筛选出目标数量个所述待选特征作为所述目标特征，其中，所述时间相关关系包括所述非线性相关系数表示的关系。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从所述待选特征中确定目标特征还包括：提取按照所述特征权重从大到小的顺序筛选出来的所述待选特征；利用提取出来的所述待选特征的所述特征权重、所述线性相关系数及所述非...
【专利技术属性】
技术研发人员：李倩兰，王道广，于政，
申请(专利权)人：北京明略软件系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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