基于树学习模型的烟草生丝水分影响因素分析

摘要：

烟草制丝过程中烟丝的加水量对制丝质量起着重要的作用,而影响加水量的因素众多.为了定量研究各影响因素对生丝水分的影响程度,通过对绵阳卷烟厂生丝水分历史数据,运用多种机器学习树模型算法进行学习,并对结果进行对比分析.分析结果表明,不同模型所获得的预测精度存在差别,在现有数据上极端梯度提升树获得了最高的预测精度.通过极端梯度提升树模型计算了各影响因素对生丝水分的影响程度.

关键词：生丝水分、极端梯度提升树、机器学习、树模型、特征重要性

所属期刊栏目：18

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：四川中烟工业科研项目202005

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：10-11,18