一种绞吸式挖泥船施工生产率智能预测方法

摘要

本发明公开了一种绞吸式挖泥船施工生产率智能预测方法：(1)采集挖泥船各个部位上的施工监测数据；(2)根据Relief算法建立影响绞吸挖泥船生产率的特征选择模型，得出最优的特征集合；(3)根据连续均值去噪法对最优的特征集合进行噪声处理，得到去噪后的特征数据集合；(4)根据去噪后的特征数据集合，选择极度提升树集成学习预测模型，对绞吸挖泥船进行生产率预测；(5)根据多种评估指标，对生产率预测结果进行评价衡量。本发明打破了传统经验上认为影响生产率的特征要素，选出来新的有效的影响生产率的因素，用数据挖掘方法选出主要特征，并对这些特征机器学习，准确预测了绞吸挖泥船的生产率，为绞吸挖泥船生产率预测找到了一种新途径。