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龍圖騰網(wǎng)獲悉鎮(zhèn)江市金舟軟件有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專(zhuān)利船舶焊接定額工時(shí)快速預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115358465B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210998129.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)船舶焊接定額工時(shí)快速預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)是由史恭波;王忠桂;楊玉雪;徐瑞林;殷劍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本船舶焊接定額工時(shí)快速預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提出一種船舶焊接定額工時(shí)快速預(yù)測(cè)方法，屬于船舶制造優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先建立通過(guò)對(duì)焊機(jī)的物聯(lián)網(wǎng)改造，集成任務(wù)派工系統(tǒng)，建立實(shí)動(dòng)工時(shí)采集體系，通過(guò)該體系不斷完善加工物量、焊接工藝等參數(shù)與實(shí)動(dòng)工時(shí)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)，其次運(yùn)用xgboost算法實(shí)現(xiàn)船舶焊接定額工時(shí)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。本發(fā)明還提出了船舶焊接定額工時(shí)快速預(yù)測(cè)系統(tǒng)及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過(guò)設(shè)定焊機(jī)作業(yè)時(shí)各參數(shù)閾值對(duì)采集到的焊機(jī)參數(shù)進(jìn)行清洗，提取有效焊接工時(shí)時(shí)長(zhǎng)，去除無(wú)效工時(shí)的干擾，提高實(shí)動(dòng)工時(shí)測(cè)算的準(zhǔn)確性。同時(shí)，基于XGboost算法建立工時(shí)預(yù)測(cè)模型，對(duì)采集清洗得到的實(shí)動(dòng)工時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)焊接工時(shí)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)船舶焊接定額工時(shí)快速預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于焊接設(shè)備數(shù)據(jù)采集的船舶焊接定額工時(shí)快速預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括步驟： S1、以每條實(shí)際焊縫為對(duì)象，通過(guò)物聯(lián)傳感技術(shù)建立任務(wù)派工系統(tǒng)，以焊縫為對(duì)象進(jìn)行焊接任務(wù)派工，對(duì)焊接設(shè)備作業(yè)參數(shù)進(jìn)行采集并存儲(chǔ)到服務(wù)器中； S2、對(duì)采集得到的焊接設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到每條焊縫的實(shí)動(dòng)工時(shí)； S3、將得到的實(shí)動(dòng)工時(shí)數(shù)據(jù)與任務(wù)派工系統(tǒng)的物量數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建，形成各個(gè)焊縫的物量、工藝、工時(shí)的數(shù)據(jù)集合，建立焊接信息數(shù)據(jù)庫(kù)； S4、基于極端梯度提升算法對(duì)步驟S3形成的焊接信息數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)焊接任務(wù)作業(yè)時(shí)長(zhǎng)的預(yù)測(cè)，并根據(jù)被預(yù)測(cè)焊縫的實(shí)時(shí)焊接工時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)修正極端梯度提升算法預(yù)測(cè)的工時(shí)，對(duì)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)不斷減少定額實(shí)動(dòng)比的目標(biāo)； 在步驟S4中，基于極端梯度提升算法建立焊接工時(shí)預(yù)測(cè)XGboost模型的步驟如下： 1構(gòu)建目標(biāo)函數(shù) 其中，l為損失函數(shù)；yi為第i個(gè)樣本的真實(shí)值；為第i個(gè)樣本經(jīng)過(guò)t-1次迭代后的預(yù)測(cè)值；ftXi為迭代過(guò)程新加入的函數(shù)；為目標(biāo)函數(shù)的正則化項(xiàng)；C為常數(shù)項(xiàng)； 目標(biāo)函數(shù)包括損失函數(shù)和正則項(xiàng)，其中正則項(xiàng)是用來(lái)調(diào)節(jié)模型的復(fù)雜度，以防止模型出現(xiàn)訓(xùn)練過(guò)擬合的情況； 2使用泰勒級(jí)數(shù)的方法去展開(kāi)目標(biāo)函數(shù)： 其中，為損失函數(shù)項(xiàng)的一階導(dǎo)數(shù)；為損失函數(shù)項(xiàng)的二階導(dǎo)數(shù)；是與之前t-1棵樹(shù)相關(guān)，故在增加第t棵樹(shù)時(shí)，其為一個(gè)常數(shù)項(xiàng)，對(duì)函數(shù)的優(yōu)化不會(huì)產(chǎn)生影響，因此，去掉全部的常數(shù)項(xiàng)，得到目標(biāo)函數(shù)為： 3將樹(shù)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行參數(shù)化，帶入到目標(biāo)方程； 4查找結(jié)構(gòu)最優(yōu)的一棵樹(shù)，在查找的過(guò)程中采用貪心的算法進(jìn)行； 5將所述步驟S3中所采集的數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)并采用網(wǎng)格搜索以及K折交叉驗(yàn)證對(duì)預(yù)設(shè)的默認(rèn)Xgboost模型的模型參數(shù)值進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，所述模型參數(shù)包括子樹(shù)的最大深度、最小葉子節(jié)點(diǎn)樣本的權(quán)重和、訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本占比、學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、特征采樣比例、劃分樹(shù)的葉節(jié)點(diǎn)值、隨機(jī)種子，得到優(yōu)化后的Xgboost模型，確保模型預(yù)測(cè)性能。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人鎮(zhèn)江市金舟軟件有限責(zé)任公司，其通訊地址為：212008 江蘇省鎮(zhèn)江市京口區(qū)學(xué)府路6號(hào)科技樓6樓；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話(huà)0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。