一种基于随机森林算法的卷烟包灰性能的预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于随机森林算法的卷烟包灰性能的预测方法

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机森林算法的卷烟包灰性能的预测方法


[0001]本专利技术涉及卷烟包灰性能检测
，更具体地，涉及一种基于随机森林算法的卷烟包灰性能的预测方法
。

技术介绍

[0002]随着烟草行业的不断发展，消费者对卷烟包灰性能越来越重视，包灰性能的好坏直接影响消费者的抽吸体验，同时卷烟包灰性能也是评价卷烟综合品质的重要指标
。
用于评价卷烟包灰性能的指标包括白度值
、
裂口率
、
缩灰率
、
碳线整齐度
、
碳线宽度
、
持灰力等
。
如果能够在卷烟设计过程中提前准确的预测卷烟包灰性能，便能够更好的控制卷烟包灰性能，对于指导卷烟产品的数字化设计具有重要的意义
。
对于卷烟包灰性能预测，行业也开展了相关研究，如名称为一种提前定量预测卷烟纸燃烧过程中包灰效果的方法的中国专利通过碳酸钙微粒覆盖面积构建了裂口率
、
缩灰率
、
碳线整齐度
、
碳线宽度与碳酸钙微粒覆盖面积的定量关系线性模型；李欢等
(
见文献
《
卷烟纸参数对卷烟持灰能力的影响
》
，
(2021))
构建了卷烟纸定量
、
透气度
、
碳酸镁添加量
、
助燃剂之钠钾比
、
酸根类型和助燃剂用量对卷烟包灰持灰力的线性预测模型；许艳冉等
(/>见文献
《
烟丝和卷烟机参数对卷烟包灰性能的影响
》(2020))
通过多元线性回归分析，建立了烟丝和卷烟机参数对包灰值
、
灰度值
、
白度值
、
锥高和碳化圈宽度的线性预测模型
。
[0003]以上提及的预测方法都是基于线性拟合模型，线性拟合模型存在着准确性不高，容易过拟合，受噪声影响较大等缺陷，进而局限了以上预测方法在卷烟包灰性能的应用
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是克服上述现有预测卷烟包灰性能的模型大都为线性拟合模型，存在着准确性不高，容易过拟合，受噪声影响较大等的问题，提供一种基于随机森林算法的卷烟包灰性能的预测方法
。
[0005]本专利技术的上述目的通过以下技术方案实现：
[0006]一种基于随机森林算法的卷烟包灰性能的预测方法，包括如下步骤：
[0007]S1.
以卷烟作为建模样品，检测建模样品的辅材参数
、
物理指标和包灰性能；
[0008]S2.
以步骤
S1
获得的辅材参数和物理指标作为自变量，以包灰性能作为因变量，采用随机森林算法构建卷烟包灰性能预测模型；
[0009]S3.
检测未知样品的辅材参数和物理指标，并输入到卷烟包灰性能预测模型中，即得未知样品的包灰性能；
[0010]步骤
S1
和步骤
S3
中所述辅材参数为水松纸透气度
、
卷烟纸磷酸根含量
、
卷烟纸草酸根含量
、
卷烟纸柠檬酸根含量
、
卷烟纸钠离子含量
、
卷烟纸钾离子含量
、
卷烟纸透气度和卷烟纸定量，所述物理指标为滤嘴通风率
、
卷烟纸通风率
、
总通风率
、
卷烟重量
、
开放吸阻和封闭吸阻；
[0011]步骤
S1、S2
和
S3
中所述包灰性能为白度值
、
裂口率或持灰力
。
[0012]相较于线性回归拟合模型，随机森林算法构建的预测模型具有特有的优势，随机森林算法能处理很高维度的数据，并且不用做特征变量的选择，在模型训练完成后，能够给出特征变量的排序结果，在抗干扰和抗过度拟合方面也优于线性拟合模型
。
[0013]本专利技术的专利技术人通过研究发现，将随机森林算法用于卷烟包灰性能的预测，自变量的选择很关键，且对不同的因变量影响也是不同的，两者影响模型的准确性，从而影响随机森林算法的适用性
。
本专利技术以卷烟的特定的辅材参数和物理指标作为自变量，采用随机森林算法构建卷烟包灰性能预测模型，基于该卷烟包灰性能预测模型，可以准确预测未知样品的特定的包灰性能
(
白度值
、
裂口率或持灰力
)。
此外，该预测方法还可以将卷烟的辅材参数和物理指标对特定的卷烟包灰性能的重要性进行准确的排序
。
因此，本专利技术的预测方法可以准确预测卷烟的包灰性能
(
白度值
、
裂口率或持灰力
)
以及对卷烟的辅材参数和物理指标的重要性进行分析，可为卷烟产品设计研发与质量控制提供重要的参考依据
。
[0014]本专利技术中：滤嘴通风率
、
卷烟纸通风率
、
总通风率
、
卷烟重量
、
开放吸阻和封闭吸阻可按照
GB/T 22838.5
‑
2009《
卷烟和滤棒物理性能的测定
》
进行测定；
[0015]水松纸透气度
、
卷烟纸透气度可按照
GB/T 23227
‑
2008《
卷烟纸
、
成型纸
、
接装纸及具有定向透气带的材料透气度的测定
》
进行测定；
[0016]卷烟纸磷酸根含量
、
卷烟纸草酸根含量
、
卷烟纸柠檬酸根含量
、
卷烟纸钠离子含量
、
卷烟纸钾离子含量可按照
YC/T 275
‑
2008《
卷烟纸中柠檬酸根离子
、
磷酸根离子和醋酸根离子的测定离子色谱法
》
进行测定；
[0017]卷烟纸定量可按照
GB/T 451.2《
纸和纸板定量的测定
》
进行测定；
[0018]包灰性能可按照
CN 217846213U《
一种卷烟包灰性能检测设备
》、CN 114965462A《
一种卷烟包灰持灰力的实时追踪检测方法
》
和
《
卷烟纸特性对卷烟静态包灰性能的影响
》(DOI:10.16135/j.issn1002
‑
0861.2019.0093)
进行测定
。
[0019]优选地，步骤
S1
中所述建模样品的数量大于
56
个
。
[0020]更为优选地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于随机森林算法的卷烟包灰性能的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.
以卷烟作为建模样品，检测建模样品的辅材参数
、
物理指标和包灰性能；
S2.
以步骤
S1
获得的辅材参数和物理指标作为自变量，以包灰性能作为因变量，采用随机森林算法构建卷烟包灰性能预测模型；
S3.
检测未知样品的辅材参数和物理指标，并输入到卷烟包灰性能预测模型中，即得未知样品的包灰性能；步骤
S1
和步骤
S3
中所述辅材参数为水松纸透气度
、
卷烟纸磷酸根含量
、
卷烟纸草酸根含量
、
卷烟纸柠檬酸根含量
、
卷烟纸钠离子含量
、
卷烟纸钾离子含量
、
卷烟纸透气度和卷烟纸定量，所述物理指标为滤嘴通风率
、
卷烟纸通风率
、
总通风率
、
卷烟重量
、
开放吸阻和封闭吸阻；步骤
S1、S2
和
S3
中所述包灰性能为白度值
、
裂口率或持灰力
。2.
根据权利要求1所述预测方法，其特征在于，步骤
S1
中所述建模样品的数量为大于
56
个
。3.
根据权利要求2所述预测方法，其特征在于，步骤
S1
中所述建模样品的数量为
56
～
150

【专利技术属性】
技术研发人员：骆东，肖翠翠，黄启志，王小平，梁伟锋，彭满朝，陈泽亮，游志强，
申请(专利权)人：中烟摩迪江门纸业有限公司，
类型：发明
国别省市：