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本发明公开了基于机器学习的除湿机融霜控制方法，涉及除湿机低温工作环境下融霜控制技术领域，方法包括除湿机历史除湿量与融霜特征数据采集、除湿机工况数据获取、数据预处理、搭建XGBoost模型、调节参数，训练并优化XGBoost模型和结果预测与评估，本发明基于机器学习的方法，能够更加综合全面的根据除湿机工况，预测出直接反应进风翅片结霜状况的融霜排水量，进而指导融霜时机，相比传统方法，对环境数据的利用更加合理有效，算法可根据实际工况，选择合适的数据集，灵活产生对应模型，减小压缩机因融霜间隔时间设定不恰当
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116499075 A (43)申请公布日 2023.07.28 (21)申请号 202310490368.X G06N 3/006 (2023.01)
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