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申请/专利权人：四川中烟工业有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于卷烟焦油定量的制备参数预测方法，包括以下步骤：生成并分别训练预设个数的目标机器学习模型；给定焦油值T；调用目标机器学习模型，并输出焦油值T对应的参数。本算法可以在只知道焦油值的情况下，可以预测出焦油值对应的烟纸透气度，滤棒压降和接装纸透气度等参数。

主权项：1.一种基于卷烟焦油定量的制备参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：生成并分别训练预设个数的目标机器学习模型；给定焦油值T；调用目标机器学习模型，并输出焦油值T对应的参数；所述生成并分别训练预设个数的目标机器学习模型，包括：通过已有的数据集生成分别训练4个基础模型，每个模型分别以接装纸透气度，滤棒压降，卷烟纸透气度和焦油值作为目标，另外三个参数作为输入，使用极限梯度提升算法XGBoost进行训练，训练结束可以分别得到预测4个参数的机器学习模型即：模型1：参数焦油值，卷烟纸透气度，滤棒压降-XGBoost→目标接装纸透气度；模型2：参数焦油值，卷烟纸透气度，接装纸透气度-XGBoost→目标滤棒压降；模型3：参数焦油值，滤棒压降，接装纸透气度-XGBoost→目标卷烟纸透气度；模型4：参数卷烟纸透气度，滤棒压降，接装纸透气度-XGBoost→目标焦油值；所述调用目标机器学习模型，并输出焦油值T对应的参数，包括：S301:在卷烟纸透气度，滤棒压降和接装纸透气度的三个参数中随机生成其中两个的值；S302:利用给定的焦油值T；调用卷烟纸透气度，滤棒压降和接装纸透气度中未知量的参数1所对应的参数机器学习模型计算出该未知量的参数1的值JZ0；S303:利用步骤S302计算出未知量的参数1的值替换步骤S301中任一随机生成的两个参数中的一个；调用被替换的参数2所对应的参数机器学习模型计算出该被替换的参数2的值LB0；S304:利用步骤S303计算出被替换的参数2的值替换步骤S301中剩下的随机生成的参数3；调用被替换的参数3所对应的参数机器学习模型计算出该被替换的参数3的值JY0；S305:利用步骤S302得到的参数1的值JZ0、步骤S303得到的参数2的值LB0、步骤S304得到的参数3的值JY0，调用焦油值T所对应的参数机器学习模型计算出新的焦油值T1；S306:计算焦油值T1与给定的焦油值T之间的差值焦油值△T；S307:利用焦油值△T，重复步骤S301-S304分别计算出参数1的△JZ、参数2的△LB，参数3的△JY，输出最终的参数1＝JZ0+△JZ，参数2＝LB0+△LB，参数3＝JY0+△JY；其中，参数1、参数2和参数3与卷烟纸透气度，滤棒压降，接装纸透气度任意对应。

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