CN107330555A - 一种基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法，采用制丝过程全批次数据中的稳态数据样本，选定研究变量后，通过Pearson相关性矩阵筛选出解释变量，然后利用随机森林回归进行建模分析，采用拟合优度和5折交叉验证的测试集标准化均方误差分别验证模型的拟合效果和外推预测性能，最终根据OOB均方误差的平均递减值进行解释变量影响权重的测度。本发明的有益效果是：能够克服主观赋权法的主观随意性和主成分赋权法预测稳健性不高的缺点，并且具有更好的噪声容忍度和外推预测性，处理高频实时数据具有较大优势。
Description
技术领域
本发明涉及卷烟生产过程质量评价技术领域，特别是一种基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法。
背景技术
制丝过程是凸显卷烟感官风格、稳定产品质量、降低原料消耗的重要环节。卷烟产品多点加工布局下，地域气候、工艺布局、装备水平差异较大，如何建立一套科学的制丝过程工艺质量评价方法，确保产品质量稳定一致显得尤为重要。制丝加工设备参数繁多，且内部存在大量交互效应；此外制丝加工流程较长，上游工序的质量指标都直接或间接影响下游工序乃至最终产品的质量控制，所以关键参数权重的测度是建立科学评价方法的重要环节。
综合文献调研，近年来行业内在生产制造过程质量评价方法研究方面有一些文献报道，例如，发明专利申请CN101414183A公开了一种基于灰色关联分析的卷烟工序质量综合评价系统及其方法,其技术特点是首先将各工艺参数的过程能力指数组成数列来表征评价对象，然后采用灰色关联法对Cpk进行综合评价，以优劣排名作为综合评价结果。该方法在计算灰色关联度γ时，未对工艺参数的选择和权重进行详细说明，仅对计算得出的结果进行了一个简单的排序；发明专利申请CN102509243A公开了一种卷烟制造过程质量评价方法及其系统，其技术特点是首先对单个质量特性值进行过程质量评价，然后采用主成分分析法对多变量工序的过程性能指数进行计算各主成分的权重，最后通过算数加权平均得出该工序的过程性能指数，实现制造过程质量的评价。主成分赋权法是以多元回归分析为基础的，在主成分分析中，首先要保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个较高的水平，其次主成分的解释其含义一般多少带有点模糊性，不像原始变量的含义那么清楚、确切，这是变量降维过程中不得不付出的代价。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种有效避免决策者主观意向和偏好、基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法，包括以下步骤：
S1、对数据样本进行预处理，
S2、对工序参数进行相关性分析，
S3、对解释变量进行随机森林回归分析，
S4、对解释变量进行权重测度。
所述的步骤S1包括以下子步骤：
S11、剔除停机断料批次数据，停机断料批次的判定规则为生产过程中某一工序入口流量降至0kg/h且持续时间超过90s的批次；
S12、剔除生产过程中数值为常量的设定参数；
S13、根据稳态数据截取规则进行稳态数据截取；
S14、根据各工序物料的停留时间，将步骤S13中得到的稳态数据进行数据分组，并计算均值，形成稳态数据样本。
所述的步骤S2包括以下子步骤：
S21、以各工序出口含水率为研究变量，作为工序评价的目标；
S22、采用Pearson相关系数法，按下述公式对各工序参数进行相关性分析：
S23、采用SPSS统计软件内的t检验推断各参数之间的Pearson相关系数及其检验的P值；
S24、针对稳态数据样本中高度显著相关(相关系数绝对值大于0.9且检验P值小于0.05)的参数，结合设备控制原理剔除跟随变量，剩余参数为该工序统计建模的解释变量。
所述的步骤S3包括以下子步骤：
S31、首先由原始数据集D生成随机向量序列θi(i＝1,2,…k)，然后采用Bootstrap抽样方法从D中有放回地随机抽取k个子样本集，记为Di(i＝1,2,…k)；其次，对每个子样本集Di分别构建研究变量的决策树模型并假定子样本集{θk}独立同分布；最后，由多个决策树组合{1(X),2(X),…,k(X)}构成随机森林回归模型。模型的预测结果是以上k个决策树回归结果的平均值。其数学定义如下所示：
其中：H(x)表示随机森林回归模型的预测值，i(x)表示第i个决策树模型。
S32、采用OOB估计的均方误差平均递减值来评价解释变量对回归模型的重要性程度，均方误差(MSE)的数学定义如下：
其中：表示第i个观测值yi的预测值。
S33、采用五折交叉验证方法来评价随机森林回归分析模型预测结果的可靠性，评价指标是标准化均方误差(NMSE)，如果NMSE≥1，表明直接用均值预测的效果要优于模型预测，说明所拟合的回归模型不具有预测性。对于训练集而言，NMSE等于1-R2；对于测试集而言，NMSE与测试集的R2没有直接关系，NMSE越小，说明模型外推预测性能越好。其数学定义为：
其中：表示第i个观测值yi的预测值，表示样本平均值。
所述的步骤S4包括以下子步骤：
将多元回归方程中的标准化回归系数作为解释变量对研究变量影响程度的度量，然后通过归一化处理得到相应解释变量的影响权重。其数学定义为：
其中：gi为度量参数xi(i＝1,2,…m)相对重要性的均方误差(MSE)平均递减值，wi为参数xi的影响权重。
本发明具有以下优点：
本发明首先对制造执行系统(MES)采集的制丝过程全批次数据进行数据预处理，通过Pearson相关性矩阵筛选各工序出口含水率的解释变量，然后利用随机森林回归进行建模分析，采用拟合优度和5折交叉验证的测试集标准化均方误差分别验证模型的拟合效果和外推预测性能，最终根据OOB均方误差的平均递减值进行解释变量影响权重的测度。
本发明采用制丝过程全数据样本进行建模研究，有效避免了主观赋权法中决策者对评价目标的主观意向和偏好，同时较熵值赋权法、主成分赋权法等客观赋权方法具有更好的噪声容忍度和外推预测性。
本发明结合Pearson相关性矩阵和设备控制原理，可实现快速筛选解释变量。
本发明采用全样本数据为OOB无偏估计创造了有利条件，通过推断出原始数据与加入噪声扰动后的OOB准确率之差度量参数的重要性。
采用五折交叉验证方法来评价随机森林回归分析模型预测结果的可靠性，更客观地评价模型的预测性能。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的描述：
一种基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法，包括以下步骤：：
S1、对数据样本进行预处理：
S11、剔除停机断料批次数据，停机断料批次的判定规则为生产过程中某一工序入口流量降至0kg/h且持续时间超过90s的批次；
S12、剔除生产过程中数值为常量的设定参数；
S13、根据稳态数据截取规则进行稳态数据截取；
S14、根据各工序物料的停留时间，将步骤S13中得到的稳态数据进行数据分组，并计算均值，形成稳态数据样本。
S2、对工序参数进行相关性分析：
S21、以各工序出口含水率为研究变量，作为工序评价的目标；
S22、采用Pearson相关系数法，按下述公式对各工序参数进行相关性分析：
S23、采用SPSS统计软件内的t检验推断各参数之间的Pearson相关系数及其检验的P值；
S24、针对稳态数据样本中高度显著相关(相关系数绝对值大于0.9且检验P值小于0.05)的参数，结合设备控制原理剔除跟随变量，剩余参数为该工序统计建模的解释变量；
S3、对解释变量进行随机森林回归分析：
S31、首先由原始数据集D生成随机向量序列θi(i＝1,2,…k)，然后采用Bootstrap抽样方法从D中有放回地随机抽取k个子样本集，记为Di(i＝1,2,…k)；其次，对每个子样本集Di分别构建研究变量的决策树模型并假定子样本集{θk}独立同分布；最后，由多个决策树组合{1(X),2(X),…,k(X)}构成随机森林回归模型。模型的预测结果是以上k个决策树回归结果的平均值。其数学定义如下所示：
其中：H(x)表示随机森林回归模型的预测值，i(x)表示第i个决策树模型。
S32、采用OOB估计的均方误差平均递减值来评价解释变量对回归模型的重要性程度，均方误差(MSE)的数学定义如下：
其中：表示第i个观测值yi的预测值。
S33、采用五折交叉验证方法来评价随机森林回归分析模型预测结果的可靠性，评价指标是标准化均方误差(NMSE)，如果NMSE≥1，表明直接用均值预测的效果要优于模型预测，说明所拟合的回归模型不具有预测性。对于训练集而言，NMSE等于1-R2；对于测试集而言，NMSE与测试集的R2没有直接关系，NMSE越小，说明模型外推预测性能越好。其数学定义为：
其中：表示第i个观测值yi的预测值，表示样本平均值。
S4、对解释变量进行权重测度：
将多元回归方程中的标准化回归系数作为解释变量对研究变量影响程度的度量，然后通过归一化处理得到相应解释变量的影响权重。其数学定义为：
其中：gi为度量参数xi(i＝1,2,…m)相对重要性的均方误差(MSE)平均递减值，wi为参数xi的影响权重。
以下结合实施例对本发明作进一步详细说明：
实施例1
1、选取“云烟”某一类规格卷烟某年1月至12月的松散回潮工序全批次数据，共计219批，数采频次为每6s采集1次。
2、剔除停机断料批次，剔除常量数据，根据稳态数据截取规则对数据进行截头去尾，通过数据分组得到稳态数据样本1627个。
3、选取出料含水率作为研究变量；Pearson相关性分析表明，出料含水率与各参数的相关性t检验的P值均小于0.05(见表1)，说明在5％的显著性水平下，各参数与出口含水率均存在显著相关关系。
表1松散回潮工序各参数t检验的P值
此外，加水比例与加水流量、加水流量与汽水混合阀门开度、加水累计量与物料累计量3组参数高度显著相关(见表2)。综合稳态数据的相关性分析结论及松散回潮设备的控制原理，剔除加水流量和加水累计量。最终，松散回潮工序统计建模的解释变量确定为：工艺流量、加水比例、蒸汽阀门开度、物料累计量、热风温度、汽水混合阀门开度。
表2松散回潮工序各参数相关系数值
4、运用随机森林回归模型对松散回潮工序的参数进行统计建模，模型的拟合优度为0.90，表明该模型拟合效果较好。采用公式计算五折交叉验证的测试集NMSE为0.51，说明该模型外推预测性能较好。
5、松散回潮6个解释变量对出口含水率的影响程度见表3。将多元回归方程中的标准化回归系数作为解释变量对研究变量影响程度的度量，然后通过归一化处理得到相应解释变量的影响权重。按照从大到小进行排序，将影响权重累积达到80％以上的参数定义为关键参数。由表3可以看出，松散回潮工序的关键参数是加水比例、物料累计量和气水混合阀门开度，影响权重分别是33.74％、31.31％和16.29％。
表3松散回潮工序解释变量的MSE平均递减值及影响权重
实施例2
1、选取“云烟”某一类规格卷烟某年1月至12月的加料工序全批次数据，共计219批，数采频次为每6s采集1次。
2、剔除停机断料批次，剔除常量数据，根据稳态数据截取规则对数据进行截头去尾，通过数据分组得到稳态数据样本1794个。
3、选取出料含水率作为研究变量；Pearson相关性分析表明，除工艺流量、加料累计量、物料累计量和料液温度外，加料工序出口水分与其它参数的相关系数检验的P值均小于0.05，说明在5％的显著性水平下，出口水分与大多数参数之间存在显著的相关关系。
表4加料工序各参数t检验的P值
此外，瞬时加料比例与瞬时加料精度、加料累计量与物料累计量的Pearson相关系数绝对值达到0.9以上，且其检验的P值都等于0，表明这两组参数之间存在显著的高度线性相关关系(见表5)。结合加料设备的控制原理，瞬时加料精度和加料累计量不纳入自变量范围，筛选后的加料工序变量为：工艺流量、入口水分、加料流量、瞬时加料比例、蒸汽阀门开度、物料累计量、料液温度。
表5加料工序各参数相关系数值
4、运用随机森林回归对加料工序段的参数进行统计建模，所得模型的拟合优度为0.96，表明模型拟合效果较优。并且，推断五折交叉验证测试集的NMSE为0.201，说明模型具有良好的预测精度。
5、加料工序7个解释变量对出口含水率的影响程度见表6。将多元回归方程中的标准化回归系数作为解释变量对研究变量影响程度的度量，然后通过归一化处理得到相应解释变量的影响权重。按照从大到小进行排序，将影响权重累积达到80％以上的参数定义为关键参数。由表6可以看出，加料工序的关键参数是入口水分和蒸汽阀门开度，影响权重分别是59.66％和23.73％。
表6加料工序解释变量的MSE平均递减值及影响权重
实施例3
1、选取“云烟”某一类规格卷烟某年1月至12月的叶丝干燥及冷却工序全批次数据，共计219批，数采频次为每6s采集1次。
2、剔除停机断料批次，剔除常量数据，根据稳态数据截取规则对数据进行截头去尾，通过数据分组得到稳态数据样本2286个。
3、选取出料含水率作为研究变量；Pearson相关性分析表明，出料含水率与各参数的相关性t检验的P值均小于0.05(见表7)，说明在5％的显著性水平下，各参数与出口含水率均存在显著相关关系。
表7叶丝干燥及冷却工序各参数t检验的P值
由上表可知，除工艺流量、膨胀单元蒸汽流量.体积、膨胀单元蒸汽流量.质量、排潮阀门开度、Ⅰ区筒壁温度、Ⅱ区筒壁温度和热风温度外，烘丝工序段的叶丝干燥.出口水分与其它参数的相关系数检验的P值都小于0.05，说明在5％的显著性水平下，叶丝干燥.出口水分与大多数参数之间存在显著的相关关系(见表8)。此外，筒壁二区蒸汽阀门开度与Ⅰ区筒壁温度、筒壁二区蒸汽阀门开度与Ⅱ区筒壁温度、Ⅰ区筒壁温度与Ⅱ区筒壁温度的Pearson相关系数的绝对值均达到0.9以上，且其检验的P值都等于0，表明这三组参数之间存在显著的高度线性相关关系。结合薄板烘丝机的控制原理，筒壁二区蒸汽阀门开度不纳入自变量范围。筛选后的叶丝干燥及冷却工序变量为：切叶丝含水率、工艺流量、SX蒸汽阀门开度、物料累计量、膨胀单元蒸汽流量.体积、膨胀单元蒸汽流量.质量、排潮阀门开度、循环风阀门开度、循环风蒸汽阀门开度、负压、工艺气速度、Ⅰ区筒壁温度、Ⅱ区筒壁温度、热风温度。
表8叶丝干燥及冷却工序各参数相关系数值
4、运用随机森林回归对加料工序段的参数进行统计建模，所得模型的拟合优度为0.949，表明模型拟合效果较优。并且，推断五折交叉验证测试集的NMSE为0.291，说明模型具有良好的预测精度。
5、叶丝干燥及冷却工序14个解释变量对出口含水率的影响程度见表9。将多元回归方程中的标准化回归系数作为解释变量对研究变量影响程度的度量，然后通过归一化处理得到相应解释变量的影响权重。按照从大到小进行排序，将影响权重累积达到80％以上的参数定义为关键参数。由表9可以看出，叶丝干燥及冷却工序的关键参数是循环风蒸汽阀门开度、排潮阀门开度、循环风阀门开度、Ⅰ区筒壁温度、Ⅱ区筒壁温度和工艺气速度。
表9叶丝干燥及冷却工序变量的相对重要性及影响权重
Claims (5)
1.一种基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、对数据样本进行预处理，
S2、对工序参数进行相关性分析，
S3、对解释变量进行随机森林回归分析，
S4、对解释变量进行权重测度。
2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法，其特征在于：所述的步骤S1包括以下子步骤：
S11、剔除停机断料批次数据，停机断料批次的判定规则为生产过程中某一工序入口流量降至0kg/h且持续时间超过90s的批次；
S12、剔除生产过程中数值为常量的设定参数；
S13、根据稳态数据截取规则进行稳态数据截取；
S14、根据各工序物料的停留时间，将步骤S13中得到的稳态数据进行数据分组，并计算均值，形成稳态数据样本。
3.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法，其特征在于：所述的步骤S2包括以下子步骤：
S21、以各工序出口含水率为研究变量，作为工序评价的目标；
S22、采用Pearson相关系数法，按下述公式对各工序参数进行相关性分析：
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</mrow>
S23、采用SPSS统计软件内的t检验推断各参数之间的Pearson相关系数及其检验的P值；
S24、针对稳态数据样本中高度显著相关(相关系数绝对值大于0.9且检验P值小于0.05)的参数，结合设备控制原理剔除跟随变量，剩余参数为该工序统计建模的解释变量。
4.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法，其特征在于：所述的步骤S3包括以下子步骤：
S31、首先由原始数据集D生成随机向量序列θi(i＝1,2,…k)，然后采用Bootstrap抽样方法从D中有放回地随机抽取k个子样本集，记为Di(i＝1,2,…k)；其次，对每个子样本集Di分别构建研究变量的决策树模型并假定子样本集{θk}独立同分布；最后，由多个决策树组合{1(X),2(X),…,k(X)}构成随机森林回归模型，模型的预测结果是以上k个决策树回归结果的平均值，其数学定义如下所示：
<mrow>
<mi>H</mi>
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</mrow>
其中：H(x)表示随机森林回归模型的预测值，i(x)表示第i个决策树模型；
S32、采用OOB估计的均方误差平均递减值来评价解释变量对回归模型的重要性程度，均方误差(MSE)的数学定义如下：
<mrow>
<mi>M</mi>
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<mn>2</mn>
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</mrow>
其中：表示第i个观测值yi的预测值；
S33、采用五折交叉验证方法来评价随机森林回归分析模型预测结果的可靠性，评价指标是标准化均方误差(NMSE)，如果NMSE≥1，表明直接用均值预测的效果要优于模型预测，说明所拟合的回归模型不具有预测性；对于训练集而言，NMSE等于1-R2；对于测试集而言，NMSE与测试集的R2没有直接关系，NMSE越小，说明模型外推预测性能越好；其数学定义为：
<mrow>
<mi>N</mi>
<mi>M</mi>
<mi>S</mi>
<mi>E</mi>
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</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中：表示第i个观测值yi的预测值，表示样本平均值。
5.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的制丝过程参数赋权方法，其特征在于：所述的步骤S4包括以下子步骤：
将多元回归方程中的标准化回归系数作为解释变量对研究变量影响程度的度量，然后通过归一化处理得到相应解释变量的影响权重；其数学定义为：
<mrow>
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</mrow>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中：gi为度量参数xi(i＝1,2,…m)相对重要性的均方误差(MSE)平均递减值，wi为参数xi的影响权重。
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