冷却泵流量预测模型构建方法、系统、终端及介质

专利主权项内容

1.一种冷却泵流量预测模型构建方法，其特征在于，包括：采集预设时间段内每个时刻的冷却泵和冷机的运行参数；对采集的运行参数进行预处理，以获得运行数据集；所述采集的运行参数包括：冷却泵的运行频率、冷却泵的流量以及冷机的运行频率；其中，基于所述采集的运行参数判断以获得冷却泵的运行状态数据和冷机的运行状态数据；将所述运行参数中的冷机的运行频率与冷机的预设开启阈值进行比较；若所述冷机的运行频率大于冷机预设开启阈值，则冷机为开启状态，所述冷机的运行状态数据记录为1；若所述冷机的运行频率不大于冷机预设开启阈值，则冷机为关闭状态，所述冷机的运行状态数据记录为0；对所述运行参数和运行状态数据进行数学计算并整合以获得运行数据集；将所述运行数据集按照预设比例划分为训练集和测试集，利用所述训练集训练神经网络模型，并利用所述测试集来测试该神经网络模型，据以构建用于预测冷却泵流量的冷却泵流量预测模型；所述神经网络模型包括输入层、全连接层以及输出层；所述输入层为所述运行数据集中的冷机的运行状态数据、冷却泵的运行状态数据、冷却泵的平均运行频率；所述输出层为所述运行数据集中的冷却泵的平均流量。