基于随机森林回归的制丝过程参数影响权重分析
为提高制丝工艺质量评价中参数赋权分析的科学性和客观性,选取“云烟”某一类规格卷烟制丝过程全批次数据的稳态数据样本,通过Pearson相关性矩阵筛选各工序出口含水率的解释变量,然后利用随机森林回归进行建模分析,采用拟合优度和5折交叉验证的测试集标准化均方误差分别验证模型的拟合效果和外推预测性能,最终根据OOB均方误差的平均递减值进行解释变量影响权重的测度和关键参数的筛选.结果表明:①综合Pearson相关性矩阵和设备控制原理,筛选得到37个解释变量;②制丝过程5个工序随机森林回归模型的拟合优度均大于0.9、五折交叉验证测试集的标准化均方误差均小于1,表明模型的拟合效果和外推预测性能较好;③根据解释变量影响权重的测度分析,筛选得到18个关键参数;④本研究基于全样本数据建立的制丝过程关键参数筛选和赋权方法,可为制丝关键质量特性精准控制和工艺质量评价提供参考.
卷烟生产 制丝过程 质量评价 随机森林回归
刘继辉 许磊 马晓龙 李达 林鸿佳 杨洋 杨晶津 李兴绪 王慧
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2017-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）