公开(公告)号：CN109711004A

公开(公告)日：2019-05-03

申请号：CN201811511344.3

申请日：2018-12-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  许景益 ,  杨俏 ,  李林洁 ,  魏凯 ,  陈秩 ,  刘婧雨 ,  高艺丹 ,  文议庆

IPC: G06F17/50 ,  G06N20/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明请求保护一种光纤折射率大数据预测方法，包括：101对光纤拉制时的生产数据进行预处理；102根据光纤拉制设备的不同，划分训练集和验证集；103建立三个基础机器学习模型；104利用线性加权方法对基础模型进行融合；105根据最终建立的模型，对即将拉制的光纤的折射率进行回归预测。本发明主要是通过对光纤拉制时的生产数据进行预处理和分析，建立三个机器学习模型并进行模型融合，从而对即将被拉制的光纤的折射率进行回归预测分析，判断生产的光纤是否满足要求，同时也可以通过预测结果对现已有的参数进行调整，进而提高光纤生产的效率与合格率。

公开(公告)号：CN109711004B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN201811511344.3

申请日：2018-12-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  许景益 ,  杨俏 ,  李林洁 ,  魏凯 ,  陈秩 ,  刘婧雨 ,  高艺丹 ,  文议庆

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明请求保护一种光纤折射率大数据预测方法，包括：101对光纤拉制时的生产数据进行预处理；102根据光纤拉制设备的不同，划分训练集和验证集；103建立三个基础机器学习模型；104利用线性加权方法对基础模型进行融合；105根据最终建立的模型，对即将拉制的光纤的折射率进行回归预测。本发明主要是通过对光纤拉制时的生产数据进行预处理和分析，建立三个机器学习模型并进行模型融合，从而对即将被拉制的光纤的折射率进行回归预测分析，判断生产的光纤是否满足要求，同时也可以通过预测结果对现已有的参数进行调整，进而提高光纤生产的效率与合格率。