基于机器学习算法的超声流量计使用中检验

摘要：

为保证使用中超声流量计的准确度,基于随机森林算法,建立了超声流量计使用中检验预测分析模型.研究了超声流量计使用中检验程序.首先,获取超声流量计的信号质量数据、流态指标数据、以及计量性能数据;其次,采用随机森林算法对使用中超声流量计的流量偏差进行预测,预测值与真实值的偏差在0.76％以内,分析了影响使用中超声流量计测量准确度的各数据对超声流量计性能的影响程度;最后,对预测模型的不确定度进行分析,其扩展不确定度U=0.92％～0.22％(k=2).

关键词：计量学、超声流量计、机器学习、随机森林算法、使用中检验、不确定度

所属期刊栏目：43

分类号：TB937(计量学)

资助基金：中国计量科学研究院基本科研业务费重点领域项目26-AKYZD2107-1

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1627-1633