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龙图腾网获悉镇江市金舟软件有限责任公司申请的专利船舶焊接定额工时快速预测方法、系统及电子设备、存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115358465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210998129.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权船舶焊接定额工时快速预测方法、系统及电子设备、存储介质是由史恭波;王忠桂;杨玉雪;徐瑞林;殷剑设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本船舶焊接定额工时快速预测方法、系统及电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种船舶焊接定额工时快速预测方法，属于船舶制造优化技术领域。本发明首先建立通过对焊机的物联网改造，集成任务派工系统，建立实动工时采集体系，通过该体系不断完善加工物量、焊接工艺等参数与实动工时的关联数据库，其次运用xgboost算法实现船舶焊接定额工时的精准预测。本发明还提出了船舶焊接定额工时快速预测系统及电子设备、存储介质，与现有技术相比，本发明通过设定焊机作业时各参数阈值对采集到的焊机参数进行清洗，提取有效焊接工时时长，去除无效工时的干扰，提高实动工时测算的准确性。同时，基于XGboost算法建立工时预测模型，对采集清洗得到的实动工时数据进行迭代训练，实现焊接工时的精准预测。

本发明授权船舶焊接定额工时快速预测方法、系统及电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于焊接设备数据采集的船舶焊接定额工时快速预测方法，其特征在于，包括步骤： S1、以每条实际焊缝为对象，通过物联传感技术建立任务派工系统，以焊缝为对象进行焊接任务派工，对焊接设备作业参数进行采集并存储到服务器中； S2、对采集得到的焊接设备数据进行数据清洗，得到每条焊缝的实动工时； S3、将得到的实动工时数据与任务派工系统的物量数据进行关联关系构建，形成各个焊缝的物量、工艺、工时的数据集合，建立焊接信息数据库； S4、基于极端梯度提升算法对步骤S3形成的焊接信息数据库的历史数据进行训练，实现焊接任务作业时长的预测，并根据被预测焊缝的实时焊接工时数据来修正极端梯度提升算法预测的工时，对模型进行迭代优化，最终实现不断减少定额实动比的目标； 在步骤S4中，基于极端梯度提升算法建立焊接工时预测XGboost模型的步骤如下： 1构建目标函数 其中，l为损失函数；yi为第i个样本的真实值；为第i个样本经过t-1次迭代后的预测值；ftXi为迭代过程新加入的函数；为目标函数的正则化项；C为常数项； 目标函数包括损失函数和正则项，其中正则项是用来调节模型的复杂度，以防止模型出现训练过拟合的情况； 2使用泰勒级数的方法去展开目标函数： 其中，为损失函数项的一阶导数；为损失函数项的二阶导数；是与之前t-1棵树相关，故在增加第t棵树时，其为一个常数项，对函数的优化不会产生影响，因此，去掉全部的常数项，得到目标函数为： 3将树的结构进行参数化，带入到目标方程； 4查找结构最优的一棵树，在查找的过程中采用贪心的算法进行； 5将所述步骤S3中所采集的数据作为输入数据并采用网格搜索以及K折交叉验证对预设的默认Xgboost模型的模型参数值进行参数优化，所述模型参数包括子树的最大深度、最小叶子节点样本的权重和、训练数据样本占比、学习率、迭代次数、特征采样比例、划分树的叶节点值、随机种子，得到优化后的Xgboost模型，确保模型预测性能。

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