[发明专利]一种基于XGBoost机器学习的核反应堆内螺栓可靠性评估方法在审
| 申请号： | 202110847619.6 | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113569355A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 万安平;王文晖;叶洋涵;刘璨贤;缪徐;张宏亮;邓朝俊;杜宸宇;龚志鹏 | 申请（专利权）人： | 浙大城市学院 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 310015 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于XGBoost机器学习的核反应堆内螺栓可靠性评估方法，包括步骤：随机抽样；数据预处理；分割数据集；搭建XGBoost模型。本发明的有益效果是：本发明旨在提出一种基于XGBoost的堆内构件螺栓可靠性评估方法，XGBoost泛化性能好、适用范围广、对于输入输出条件不敏感并且易于扩展，只需要历史发生数据，无需依赖任何函数公式，就可以得到自变量与因变量直接的关系；高效的实现了GBRT算法，解决了GBRT无法并行的问题；本发明通过使用基于原数据概率分布的大量随机取值，进行数据扩充；本发明为核电企业提供一种可靠、精确的堆内螺栓寿命预测模型，从而合理减少零件备用量，为企业减轻库存负担。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 xgboost 机器 学习 核反应堆 螺栓 可靠性 评估 方法 | ||
【主权项】：
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