DTEmpower是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能數據建模軟件，致力于幫助工程師及工科專業學生，利用工業領域中的仿真、試驗、測量等各類數據進行挖掘分析，建立高質量的數據模型，實現快速設計評估、實時仿真預測、系統參數預警、設備狀態監測等工程應用。軟件內置有圖形化、零編碼的數據分析建模環境，圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等環節提供豐富的AI算法，提供從模型搭建到模型管理應用的一站式解決方案，學習門檻低、模型質量高，零基礎用戶也能快速挖掘得到優秀的數據模型。

案例描述 

在本節中，將介紹DTEmpower在實際工程案例中的具體應用。該案例來源于某電廠化學水處理系統反滲透過程，反滲透是采用膜法液體分離技術，利用膜兩側的壓力差為動力，使溶液中的溶劑透過反滲透膜分離出來。本案例利用反滲透進水母管壓力、一段入口流量、一段壓差、一段產水流量、一段濃水流量等參數訓練得出反滲透二段壓差智能預警模型。其部分算例數據如圖1所示。

圖1 部分 原始數據

操作流程 

1）新建項目

雙擊打開DTEmpower軟件，即可進入到如圖2所示的界面。單擊新建項目，即可創建一個臨時項目文件，需要注意的是，臨時創建的項目文件不會自動保存。如果想要保存項目文件，用戶可以進入到項目中選擇“文件-保存”，就可以保存工程文件到自己想要的指定位置。

圖2 新建項目

2）添加數據集 

新建項目之后，即會進入到DTEmpower的工程主頁面，如圖3所示。

圖3 工程主頁

 進入工程主頁之后，點擊“導入數據”，即跳出數據集文件上傳窗口。點擊窗口中的“選擇文件”按鈕，即可選擇本地磁盤中的數據文件加載至當前項目中，如圖4所示。

圖 4   上傳原始數據

數據集添加完成后即出現在左側的資源菜單中，如圖5所示。

圖5 數據集上傳結果

3）加入流程

上傳數據集之后，單擊選中數據集，在數據集的右上方，點擊選擇“數據建?！?，會即彈出數據建模的兩種模式選擇，點擊選擇專業模式，如圖6所示。這里可以根據用戶自身需求更改流程名稱和描述（非必須操作），然后點擊確定按鈕。

圖6  專業模式數據建模

點擊確定之后，原始數據的載入即以“數據讀取”節點的形式加入至建模流程中。在建模畫布與左側資源樹中均可以觀察到新增的節點，如圖7所示。

圖7  數據集加入流程

4）變量設定

將工具箱切換至數據操作，從中將變量設定節點拖拽至畫布中，并連接數據讀取節點，如圖8所示。

圖8 添加變量設定節點

點擊開始，當流程運行至變量設定節點時，在彈出配置窗口中將“反滲透二段壓差”選為輸出變量，其余（除時間）變量選為輸入變量，如圖9所示。

圖9 變量設定配置

5）數據清理

將工具箱切換至數據清理，從中將AIOD節點拖拽至畫布中，并連接變量設定節點，如圖10所示。

圖10  添加AIOD節點

點擊開始，在跳出配置彈窗中，左側散點圖繪制窗口的Y軸變量選擇“_risk_scores”，X軸變量選擇“反滲透二段壓差”，即可觀察對應異常值的分布情況。在右側表格中，設置風險閾值為0.25并點擊篩選按鈕，即可自動選中下方表格中_risk_scores_大于0.25的樣本。點擊預覽可觀察異常樣本的分布。最后點擊右下角提交后完成異常點清理，如圖11所示。

圖11  AIOD節點配置

6）敏感性分析

將工具箱切換至敏感性分析，從中將GRA節點拖拽至畫布中，并連接AIOD節點，如圖12所示。

圖12 添加GRA節點

點擊開始，在跳出配置彈窗中，將反滲透二段壓差的相關性閾值設為0.7，并點擊確定，如圖13所示。

圖13 GRA節點配置

7）數據分割

將工具箱切換至數據操作，從中將數據分割節點拖拽至畫布中，并連接GRA節點，如圖14所示。

圖14 添加數據分割節點

點擊開始，數據分割節點將原始數據集隨機分割為訓練集與測試集，具體分割比例可在節點配置中調整，如圖15所示。

圖 15 數據分割節點配置

8）模型訓練

將工具箱切換至回歸訓練，從中將BaggingDeFo節點拖拽至畫布中，并連接數據分割節點，如圖16所示。

圖16 添加模型訓練節點

在BaggingDeFo節點配置中，開啟交叉驗證。點擊開始，模型訓練結束后，可在左側資源樹中查看模型詳細信息。點擊頂部菜單欄模型處理中的線性擬合或誤差對比等，可觀察模型訓練效果，如圖17所示。

圖17 查看模型訓練效果

9）模型測試

將工具箱切換至模型操作，從中將模型對比節點拖拽至畫布中，并同時連接數據分割與BaggingDeFo節點，如圖18所示。

圖18 添加模型對比節點

點擊數據分割與模型對比之間的連線，在連線配置窗口中選擇編輯，將輸入值改為test_data并點擊確定，如圖19所示。

圖19 模型對比連線配置

點擊開始，運行結束后可查看模型測試結果，如圖20所示。

圖20  查看模型測試結果

10）模型測試

當確認得到滿意的模型訓練效果后，可以通過在資源樹的模型上點擊鼠標右鍵下載至本地磁盤中，如圖21所示。

圖21 下載模型

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