基于XGBoost的异烟酸生产收率预测：冠军解决方案解析

1. 引言

在化工生产领域，准确预测产品收率对优化工艺流程、降低生产成本具有重要意义。本文以异烟酸生产为研究对象，通过机器学习方法构建预测模型，在包含10个生产步骤、42个工艺参数的数据集上实现高精度收率预测。该方案在工业竞赛中斩获冠军，本文将深度解析其技术实现细节。

2. 数据特性与挑战

2.1 数据构成

• 样本量：训练集3000+条，测试集A/B各1000+条

• 特征维度：42个工艺参数（A1-A28，B1-B14）

• 数据特点：包含数值型、时间型、分类型变量，存在多阶段生产过程记录

2.2 核心挑战

• 时间特征格式复杂：包含21:00-23:30等跨时段记录

• 异常数据混杂：存在1900/1/21 0:00等明显错误时间戳

• 特征交互复杂：需捕捉温度变化、时间间隔等动态过程

3. 数据预处理策略

3.1 异常值修正

通过领域知识判断异常模式，典型修正包括：

# 时间格式修正示例
df_trn['A5'] = df_trn['A5'].replace('1900/1/21 0:00', '21:00:00') 

# 数值异常修正
df_trn.loc[(df_trn['A1']==200)&(df_trn['A3']==405), 'A1'] = 300

3.2 缺失值处理

• 关键特征填充领域默认值：df_trn['A3'] = df_trn['A3'].fillna(405)

• 非关键特征保留空值，由模型自动处理缺失模式