-
公开(公告)号:CN109033559A
公开(公告)日:2018-12-18
申请号:CN201810728947.2
申请日:2018-07-05
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F17/5095
Abstract: 本发明的目的是针对矿用生产汽车缺少柴油消耗定额确定方法的不足,提供了一种矿用汽车油耗定额确定方法,属于汽车数据测试领域。该方法包括如下步骤:(1)根据矿用汽车油耗因素分析,采集数据建立油耗历史数据库;(2)根据矿用汽车油耗的影响因素分析,从历史数据库中抽取油耗定额计算相关的数据;然后经过数据统计分析和回归建模,分别计算生产汽车影响系数、汽车应用系数、生产环境影响系数、外界影响系数;(3)对各个影响系数与生产汽车基准单耗求积确定矿用汽车油耗定额确定值。本发明通过分析生产汽车柴油的影响因素,结合生产信息系统的数据积累,建立数学模型来定量计算生产汽车消耗定额,从而实现对生产汽车油耗的预测和制定。
-
公开(公告)号:CN117539938A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311413188.8
申请日:2023-10-27
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/27 , G06F16/182 , G06F18/2433
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于流批一体化的电表数据预处理方法及装置,以解决现有的流批一体化方法只注重历史数据处理,忽视实时数据处理以及处理后查询的技术问题。本发明利用电表流数据采集模块用于采集至少一个电表数据流,并将采集到的电表流数据输入下游电表流数据处理模块;电表流数据处理模块用于接受电表流数据采集模块传送的流式数据,进行计算处理,得到窗口内高斯分布信息,数据处理完成后,将电表流数据输入下游存储模块;电表流数据存储模块根据上游数据流,将其存储到非关系型数据库,方便应用层进行前端显示以及形成可查询历史记录。
-
公开(公告)号:CN110659937A
公开(公告)日:2020-01-07
申请号:CN201910889785.5
申请日:2019-09-20
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明属于数据挖掘中的预测方法技术领域,尤其是涉及一种基于梯度提升树改进的供应商量化评分预测算法,其特征在于,包括以下步骤:S1:数据模块,用于获取供应商量化评分所需要的数据,并做清洗、异常值处理和缺失值处理;S2:特征工程模块进行特征构造和特征智能化筛选;S3:训练模块包括弱学习器、正则化函数和梯度提升训练;S4:预测模块使用训练好的模型进行测试;S5:评估模块包括业务评估模块和算法评估模块;S6:线上应用模块使用训练好的模型对供应商进行量化评分。本发明利用梯度提升树智能化筛选特征,以非线性的方式给特征计算权重,既省去了采销员用业务经验判断特征重要性的成本,算法又考虑了特征的交互作用,效果显著。
-
-