一种基于机器学习的水泵动态模型校准与效率优化方法

本发明涉及水泵运行优化技术领域，公开了一种基于机器学习的水泵动态模型校准与效率优化方法。该方法先采集水泵运行时的当前工况参数、历史性能数据及环境影响因素；接着对这些数据进行特征提取与标准化转换，生成训练样本集；再利用训练样本集构建初始水泵动态模型，通过机器学习算法迭代训练得到优化后的模型；最后基于优化后的模型实时监测水泵运行状态并进行参数校准，根据校准结果调整运行参数以实现效率优化。该方法能全面捕捉影响水泵运行的变量，提升模型预测精度，实现参数的精准动态调整，适应不同场景，具有较强的实用性。