工业蒸汽量预测赛题.zip

简介：
本竞赛聚焦于通过数据分析和机器学习技术预测工业生产中的蒸汽需求量，旨在优化能源使用效率，减少浪费。参赛者需基于提供的历史数据训练模型，并进行准确预测。 **赛题理解** **赛题背景** 火力发电的基本原理是：燃料在燃烧过程中将水加热生成蒸汽，通过蒸汽压力推动汽轮机旋转，并带动发电机产生电能。这一系列的能量转化中，影响发电效率的关键在于锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水以生产高温高压蒸汽的能力。锅炉燃烧效率受到多种因素的影响，包括可调参数（如燃料供给量、一次风和二次风的比例、引风机压力、返料风速及给水流量）以及运行工况条件（例如床温与床压、炉膛温度与压力，过热器的温度等）。 **赛题描述** 经过数据脱敏处理后的锅炉传感器采集的数据（以分钟为单位），根据当前锅炉的工作状态预测产生的蒸汽量。这需要建立一个回归模型来完成这一任务。 **数据说明** 提供的数据分为训练集和测试集两部分，文件分别为train.txt与test.txt。在这些文件中，“V0”至“V37”的字段被用作特征变量，而目标变量则为“target”。参赛者需利用训练集中包含的数据构建模型，并运用该模型预测测试集中的目标值。“MSE（均方误差）”将作为评判标准来决定最终排名。