【DTEmpower案例操作教程】智能模型预警

DTEmpower是由天洑软件自主研发的一款通用的智能数据建模软件，致力于帮助工程师及工科专业学生，利用工业领域中的仿真、试验、测量等各类数据进行挖掘分析，建立高质量的数据模型，实现快速设计评估、实时仿真预测、系统参数预警、设备状态监测等工程应用。软件内置有图形化、零编码的数据分析建模环境，围绕数据清理、特征生成、敏感性分析和模型训练等环节提供丰富的AI算法，提供从模型搭建到模型管理应用的一站式解决方案，学习门槛低、模型质量高，零基础用户也能快速挖掘得到优秀的数据模型。

一、案例描述

在本节中，将介绍DTEmpower在实际工程案例中的具体应用。该案例来源于某电厂化学水处理系统反渗透过程，反渗透是采用膜法液体分离技术，利用膜两侧的压力差为动力，使溶液中的溶剂透过反渗透膜分离出来。本案例利用反渗透进水母管压力、一段入口流量、一段压差、一段产水流量、一段浓水流量等参数训练得出反渗透二段压差智能预警模型。其部分算例数据如图1所示。

图1 部分原始数据

二 、操作流程

1）新建项目

双击打开DTEmpower软件，即可进入到如图2所示的界面。单击新建项目，即可创建一个临时项目文件，需要注意的是，临时创建的项目文件不会自动保存。如果想要保存项目文件，用户可以进入到项目中选择“文件-保存”，就可以保存工程文件到自己想要的指定位置。

图2 新建项目

2）添加数据集

新建项目之后，即会进入到DTEmpower的工程主页面，如图3所示。

图3 工程主页

进入工程主页之后，点击“导入数据”，即跳出数据集文件上传窗口。点击窗口中的“选择文件”按钮，即可选择本地磁盘中的数据文件加载至当前项目中，如图4所示。

图4 上传原始数据

数据集添加完成后即出现在左侧的资源菜单中，如图5所示。

图5 数据集上传结果

3）加入流程

上传数据集之后，单击选中数据集，在数据集的右上方，点击选择“数据建模”，会即弹出数据建模的两种模式选择，点击选择专业模式，如图6所示。这里可以根据用户自身需求更改流程名称和描述（非必须操作），然后点击确定按钮。

图6 专业模式数据建模

点击确定之后，原始数据的载入即以“数据读取”节点的形式加入至建模流程中。在建模画布与左侧资源树中均可以观察到新增的节点，如图7所示。

图7 数据集加入流程

4）变量设定

将工具箱切换至数据操作，从中将变量设定节点拖拽至画布中，并连接数据读取节点，如图8所示。

图8 添加变量设定节点

点击开始，当流程运行至变量设定节点时，在弹出配置窗口中将“反渗透二段压差”选为输出变量，其余（除时间）变量选为输入变量，如图9所示。

图9 变量设定配置

5）数据清理

将工具箱切换至数据清理，从中将AIOD节点拖拽至画布中，并连接变量设定节点，如图10所示。

图10 添加AIOD节点

点击开始，在跳出配置弹窗中，左侧散点图绘制窗口的Y轴变量选择“_risk_scores”，X轴变量选择“反渗透二段压差”，即可观察对应异常值的分布情况。在右侧表格中，设置风险阈值为0.25并点击筛选按钮，即可自动选中下方表格中_risk_scores_大于0.25的样本。点击预览可观察异常样本的分布。最后点击右下角提交后完成异常点清理，如图11所示。

图11 AIOD节点配置

6）敏感性分析

将工具箱切换至敏感性分析，从中将GRA节点拖拽至画布中，并连接AIOD节点，如图12所示。

图12 添加GRA节点

点击开始，在跳出配置弹窗中，将反渗透二段压差的相关性阈值设为0.7，并点击确定，如图13所示。

图13 GRA节点配置

7）数据分割

将工具箱切换至数据操作，从中将数据分割节点拖拽至画布中，并连接GRA节点，如图14所示。

图14 添加数据分割节点

点击开始，数据分割节点将原始数据集随机分割为训练集与测试集，具体分割比例可在节点配置中调整，如图15所示。

图15 数据分割节点配置

8）模型训练

将工具箱切换至回归训练，从中将BaggingDeFo节点拖拽至画布中，并连接数据分割节点，如图16所示。

图16 添加模型训练节点

在BaggingDeFo节点配置中，开启交叉验证。点击开始，模型训练结束后，可在左侧资源树中查看模型详细信息。点击顶部菜单栏模型处理中的线性拟合或误差对比等，可观察模型训练效果，如图17所示。

图17 查看模型训练效果

9）模型测试

将工具箱切换至模型操作，从中将模型对比节点拖拽至画布中，并同时连接数据分割与BaggingDeFo节点，如图18所示。

图18 添加模型对比节点

点击数据分割与模型对比之间的连线，在连线配置窗口中选择编辑，将输入值改为test_data并点击确定，如图19所示。

图19 模型对比连线配置

点击开始，运行结束后可查看模型测试结果，如图20所示。

图20 查看模型测试结果

10）模型测试

当确认得到满意的模型训练效果后，可以通过在资源树的模型上点击鼠标右键下载至本地磁盘中，如图21所示。

图21 下载模型

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