本发明公开了基于XGBoost算法的伴热带装置寿命状态预测方法，包括：获得伴热带装置的实验数据集的历史数据信息；将数据集按比例进行划分训练数据集、验证数据集和测试数据集；XGBoost的模型进行初始化处理；使用训练数据集进行模型训练；利用验证数据集调整模型参数；通过测试数据集验证XGBoost模型准确性；若不满足要求，则重复上述步骤，若满足要求，则用验证好的XGBoost模型对伴热带装置实时工作数据进行预测，得到其预测分值，预测分值经过转换得到预测概率，预测概率对应状态标签分类即为当前伴热带装置寿命状态。本发明通过已有数据样本发现关联规律，通过高效的训练方法强化学习过程，建立分类、聚类和回归算法/模型，根据对象数据实现对伴热带的寿命预测。
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“基于XGBoost算法的伴热带装置寿命状态预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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