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龙图腾网获悉江苏克胜集团股份有限公司申请的专利基于随机森林分析数字孪生机理优化的应用场景建设方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116451064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310554220.8，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权基于随机森林分析数字孪生机理优化的应用场景建设方法是由吴伟;吴静;陆静;徐其文;杨以兵设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机森林分析数字孪生机理优化的应用场景建设方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于随机森林分析数字孪生机理优化的应用场景建设方法，在传统植保类产品生产过程中，当应用物联网技术来监测工厂平台，提取整体生产过程中的各类数字信息到数字孪生模型时。海量以及超高维度的生产信息会被输入到数字孪生模型中，这对于最终的数字孪生机理解释是一种灾难性的。因此本次首先在海量数据传入到数字孪生模型前，通过随机森林算法去预测植保类产品的生产是否安全。再结合PCA降维算法提取出整个物联网模型中的重要特征，将这些重要特征输入到数字孪生模型当中，从而做到生产全过程的有效监测，数字孪生模型的强机理解释性。

本发明授权基于随机森林分析数字孪生机理优化的应用场景建设方法在权利要求书中公布了：1.基于随机森林分析数字孪生机理优化的应用场景建设方法，其特征在于，包括以下步骤： 1）生产数据提取； 根据所需运用场景，在进行随机森林算法模型分类检测前，需要应用物联网技术对生产过程的全物理参数以及环境数据信息进行提取； 2）随机森林模型训练监测； 利用随机森林完成特征值与标签值间的函数映射，缺失的数据利用平均值与众数值填补，维度不平衡则利用归一化处理，单棵决策树采用基尼系数作为划分标准，模型评判则利用正确分类样本在总样本间的比例； 所述步骤2）中维度不平衡归一化处理表示为： 本次选择预处理为缺失数据值采用平均值、分类值采用众数值的方式进行填补，填补完成后，需要对特征数值进行归一化处理； ； 其中为数据集的特征维度，为数据集所拥有的数据量大小，为归一化后的新的特征值，为原特征值，为第维特征的平均值，为第维特征的最大值； 所述步骤2）中基尼系数表示为：单棵子树分裂点划分以及最佳分割特征选择依照基尼系数进行划分： ； 其中为基尼系数，为目标标签类别个数，本次申请中只有两个类别分别为安全生产以及非安全生产，中第c类别的样本的比例； 所述步骤2）中模型评判表示为： 本次随机森林模型为处理一个分类问题，所以此次模型评定标准表示为： ； 其中U为准确率，M为判定成功的样本个数，N则为总样本数量，当训练集与测试集的U分别超过0.92，0.95即可完成模型搭建; 3）PCA特征选择； 利用PCA降维算法，计算协方差矩阵，并提取出物联网高维度特征信息中超过阈值的重要特征； 所述步骤3）中协方差矩阵表示为： 计算数据集的协方差矩阵，用于衡量特征之间的相关性： ； 其中CM为计算后的协方差矩阵，为数据集的样本数，则为数据集进行中心化后的矩阵，表示将中心化后的矩阵进行转置处理; 4）重要特征提取； 利用PCA主成分分析对特征进行筛选，并结合随机森林基尼系数特征重要度进行双重验证，进而做到最少特征值数量； 所述步骤4）中随机森林重要特征与PCA重要特征双重验证表示为： 在两者分别选择完毕后，需要依照下述公式进行合并分析： ； 其中为最终输入到数字孪生模型中的特征数目，为随机森林中的重要特征，为PCA降维算法中的优选特征，为随机森林中重要特征的数目，为PCA降维算法中的特征数目； 所述步骤4）中随机森林重要特征数目与PCA降维算法中提取出的重要特征数目各取n和m时，输出到数字孪生重要特征表示为： 当随机森林中的重要特征数目多于或者等于PCA降维算法，则直接输出随机森林中的重要特征到数字孪生模型当中，但当随机森林中的重要特征数目少于PCA降维算法中的特征数目时，则需要进行特征筛选计算出优选特征： ； ； 其中D为方差累计解释比例，则为对单个特征进行计算单个方差解释比例，表示随机森林中的重要特征在PCA降维算法中的总累计方差解释比例，表示从PCA降维算法选出的重要特征剔除随机森林选出的重要特征后,对剩余重要特征进行排序计算方差解释比例，从剩下方差解释比例最大的开始一个个累加，直到满足公式（7），即累计方差解释比例大于0.95，选择出最小k值，即需要从PCA中剩余重要特征中所选取的个数，最终将PCA中选出的剩余重要特征，与随机森林选出的重要特征一起输出作为数字孪生中的解释特征项; 5）数字孪生模型机理解释； 将数字孪生系统依照前述步骤计算的最少数目重要特征项的信息来源进行建模，推演，计算仿真。

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