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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于SHAP评价的过热汽温深度学习建模特征筛选方法，包括使用PCA方法提取并去除所有辨识数据中的噪声，得到降噪后的辨识数据；根据建模的需要划分输入输出特征，同时计算各输入特征之间的相关系数；利用输入输出特征训练反向传播神经网络，作为SHAP评价方法的博弈模型；计算各项输入特征的SHAP值并设置阈值，去除掉SHAP值低于阈值及相关性强的特征，最终得到筛选后的特征。本发明降低了实际测量过程中的噪声对特征筛选的影响，同时避免了特征选择上的主观性。
主权项：1.一种基于SHAP评价的过热汽温深度学习建模特征筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：1使用PCA方法提取并去除所有锅炉过热汽温深度学习建模数据中的噪声，得到降噪后的数据作为相关系数计算和博弈神经网络训练的数据；2根据过热汽温深度学习建模需求，从降噪后的数据集中划分输入特征和输出特征；利用输入特征和输出特征训练反向传播神经网络，作为SHAP评价的博弈模型；同时根据时间序列相关性计算方法，计算各输入特征之间的相关系数；根据SHAP评价方法原理和博弈模型，计算各输入特征的SHAP值；3设定SHAP值和相关系数的阈值，根据各项输入特征的SHAP值以及相关系数大小筛选得到最终输入特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于SHAP评价的过热汽温深度学习建模特征筛选方法
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