阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一(1)

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 阿里云是国内知名的云计算、大数据、人工智能技术型公司,是阿里巴巴集团最重要的技术部门。阿里云天池是阿里云面向开发者和教育行业的资源输出部门,天池大赛是国内最大规模的人工智能算法赛事,致力于汇聚全球AI精英为企业解决真实问题。自2014年至今已举办数十次行业顶级算法赛事,全球参赛开发者超过30万人。然而对于更广大的普通开发者和大学生群体来说,高规格的算法大赛仍然具有很高的门槛。本书就是针对受众最广泛的新手人群而编写的,精选阿里巴巴最典型的人工智能算法应用案例,邀请天池大赛最顶级的获奖选手联合编撰,公开那些鲜为人知的技术秘籍,力图使每一个涉足数据智能算法技术的开发者从中获益......

赛题一 工业蒸汽量预测


1 赛 题 理 解

1.1 赛题背景

      火力发电的基本原理是燃料在燃烧时加热水生成蒸汽,蒸汽产生的压力推动汽轮机旋转,然后汽轮机带动发电机旋转,产生电能。在这一系列的能量转化中,影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率,即燃料燃烧加热水产生高温、高压的蒸汽。影响锅炉燃烧效率的因素很多,包括锅炉的可调参数,如燃烧给量、一二次风、引风、返料风、给水水量;以及锅炉的工况,如锅炉床温、床压、炉膛温度、压力,过热器的温度等,如图1-1-1 所示。

1.jpg

图1-1-1 数据智能算法在化工企业中的应用

1.2 赛题目标

      给定经脱敏后的锅炉传感器采集的数据(采集频率是分钟级别),根据锅炉的工况预测产生的蒸汽量。

1.3 数据概览

1. 数据描述

      你可以在阿里云天池官网的【天池大赛/学习赛】中找到【工业蒸汽量预测】赛题,查看更多详细信息,如图1-1-2 所示。

2.jpg图1-1-2 赛题卡片

      在本赛题的【赛题与数据】部分,你可以直接下载数据(需要注册并登录阿里云账号),如图1-1-3 所示。

3.jpg

图1-1-3 下载数据集

2. 数据说明

      图1-1-4 所示是部分训练数据,其中V0~V37 共38 个字段是特征变量,target 字段是目标变量。

4.jpg

图1-1-4 部分数据

      测试数据集没有target 字段,需要利用训练数据对模型进行训练,然后由测试数据预测目标变量。



相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 测试技术
阿里云入选Gartner数据科学和机器学习平台挑战者象限
Gartner® 正式发布了《数据科学与机器学习平台魔力象限》报告(Magic Quadrant™ for Data Science and Machine Learning Platforms),阿里云成为唯一一家入选该报告的中国厂商,被评为“挑战者”(Challengers)。
|
9天前
|
人工智能 JSON 算法
魔搭支持在阿里云人工智能平台PAI上进行模型训练、部署了!
现在,魔搭上的众多模型支持在阿里云人工智能平台PAI-Model Gallery上使用阿里云算力资源进行模型训练和部署啦!
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
通过阿里云Milvus与PAI搭建高效的检索增强对话系统
阿里云向量检索Milvus版是一款全托管的云服务,兼容开源Milvus并支持无缝迁移。它提供大规模AI向量数据的相似性检索服务,具备易用性、可用性、安全性和低成本等优势,适用于多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推荐、内容风险识别等场景。用户可通过PAI平台部署RAG系统,创建和配置Milvus实例,并利用Attu工具进行可视化操作,快速开发和部署应用。使用前需确保Milvus实例和PAI在相同地域,并完成相关配置与开通服务。
|
22天前
|
开发者 Python
阿里云PAI DSW快速部署服务
在使用阿里云DSW实例进行开发的时候,可能需要快速部署服务测试应用效果。DSW实例目前已经支持通过自定义服务访问配置功能,对外提供服务访问能力,您在应用开发过程中无需分享整个DSW实例,即可将服务分享给协作开发者进行测试和验证。
72 23
|
7天前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B
阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
国内首家! 阿里云人工智能平台 PAI 通过 ITU 国际标准测评
阿里云人工智能平台 PAI 顺利通过中国信通院组织的 ITU-T AICP-GA国际标准和《智算工程平台能力要求》国内标准一致性测评,成为国内首家通过该标准的企业。阿里云人工智能平台 PAI 参与完成了智算安全、AI 能力中心、数据工程、模型开发训练、模型推理部署等全部八个能力域,共计220余个用例的测试,并100%通过测试要求,获得了 ITU 国际标准和国内可信云标准评估通过双证书。
国内首家! 阿里云人工智能平台 PAI 通过 ITU 国际标准测评
|
28天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【NeurIPS'24】阿里云 PAI 团队论文被收录为 Spotlight,并完成主题演讲分享
12月10日,NeurIPS 2024在温哥华开幕,阿里云PAI团队论文《PertEval: Unveiling Real Knowledge Capacity of LLMs with Knowledge-Invariant Perturbations》入选Spotlight,PAI团队还进行了“可信AI的技术解读与最佳实践”主题演讲,展示AI工程化平台产品能力。
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习与深度学习:差异解析
机器学习与深度学习作为两大核心技术,各自拥有独特的魅力和应用价值。尽管它们紧密相连,但两者之间存在着显著的区别。本文将从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度以及计算资源等多个维度,对机器学习与深度学习进行深入对比,帮助您更好地理解它们之间的差异。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【EMNLP2024】阿里云人工智能平台 PAI 多篇论文入选 EMNLP2024
阿里云人工智能平台 PAI 的多篇论文在 EMNLP2024 上入选。论文成果是阿里云与华南理工大学金连文教授团队、复旦大学王鹏教授团队共同研发。EMNLP 是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议,聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究,尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新,在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在自然语言处理和多模态算法能力方面研究获得了学术界认可。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
揭开深度学习与传统机器学习的神秘面纱:从理论差异到实战代码详解两者间的选择与应用策略全面解析
【10月更文挑战第10天】本文探讨了深度学习与传统机器学习的区别,通过图像识别和语音处理等领域的应用案例,展示了深度学习在自动特征学习和处理大规模数据方面的优势。文中还提供了一个Python代码示例,使用TensorFlow构建多层感知器(MLP)并与Scikit-learn中的逻辑回归模型进行对比,进一步说明了两者的不同特点。
119 2

推荐镜像

更多
下一篇
开通oss服务