一种基于高斯流量函数叠加预测烟支轻松感的评价方法

本发明提供一种基于高斯流量函数叠加预测烟支轻松感的评价方法，涉及烟草制品加工，先采集烟支历史数据，经清洗、聚类、标准化后采用贝叶斯优化XGBoost算法训练抽吸流量预测模型；输入待测烟支参数输出抽吸流量时序曲线，采用双高斯流量函数拟合提取流量峰值、时间分布宽度特征参数；结合消费人群画像标定权重构建轻松感因子，再通过自适应Lasso回归建立轻松感因子与专家评吸得分的定量关联模型，最终输出轻松感预测得分并实现烟支结构参数闭环优化。本发明的有益效果：利用双高斯函数精准还原人体抽吸动态气流与生理补偿行为，摆脱人工评吸主观干扰，实现前置预测；模型预测精度高、泛化能力强，适配范围广，缩短产品研发周期、降低试验成本。