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发明公开
一种基于机器学习和SHAP值的可解释蠕变断裂寿命预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN116842834A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310767414.6

申请日：2023-06-27

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 柴孟瑜 , 何宇航 , 王俊逸 , 宋岩 , 张早校

IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F113/26 , G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和SHAP值的可解释蠕变断裂寿命预测方法，该方法通过实验和文献资料广泛收集材料的蠕变断裂寿命数据集，考虑了材料化学成分、微观组织参数、制备加工参数和环境因素等不同输入特征对蠕变寿命预测模型的影响，通过SHAP方法计算各个输入特征对模型结果的边际贡献，从而能够解释不同特征对蠕变寿命的影响程度。通过SHAP方法可以解释各个输入特征对模型结果的边际贡献。同时，本发明中基于SHAP值和前向搜索法的最优输入特征筛选步骤，不仅能降低模型的冗余程度，提高计算效率，而且能提升模型的预测精度。

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