一种基于集成学习的树脂批次质量预测方法、设备及介质 · CN122948355A

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公开（公告）号CN122948355A	申请号CN202611322868.2	专利类型发明专利
状态在审	国家或地区CN	申请人惠州市固德尔合成材料有限公司
分类号G06Q10/0639(2023.01), G06Q10/04(2023.01), G06Q50/04(2012.01), G06N5/01(2023.01), G06N20/20(2019.01), G06F18/27(2023.01)	申请日2026-08-28	公开日2026-10-20
发布日期2026-10-20	文档 ID84597872567900012	源数据页码789
专利语言zh

摘要

本发明公开了一种基于集成学习的树脂批次质量预测方法、设备及介质，涉及机器学习技术领域，包括：采集已完成树脂批次记录，计算生产阶段温度累计量并形成当前阶段生产数据；将三类数据组合分别输入三个基础学习器，得到待预测质量指标预测值和下一生产阶段温度累计量预测值；非首个生产阶段时，形成三个温度累计量预测差值，按基础学习器序号反馈更新三个基础学习器输出；将待预测质量指标预测值输入集成学习器，非首个生产阶段时加入上一生产阶段待预测质量指标集成预测值和三个温度累计量预测差值，得到待预测质量指标集成预测值并形成当前树脂批次质量预测结果。本发明实现基于原料投料状态和温度过程状态的树脂批次质量指标差异化预测。

附图

附图 1