摘要：本发明属于疏浚作业领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的疏浚作业产量预测系统仅能够对单一数据进行处理分析的问题，具体是基于偏最小二乘回归的疏浚作业产量预测模型建立方法，包括以下步骤通过数据采集模块采集监控时间段的作业值与运行值，并将其发送至初步监测模块；初步监测模块对接收的作业值和运行值进行矩阵产量分析处理，根矩阵产量分析处理结果生成的表征正常信号、表征异常信号和表征考量信号并发送至综合分析模块；本发明通过数据采集模块可以对多源数据进行采集以及预处理，通过对作业值以及运行值进行采集以及线性分析对疏浚作业进度进行反馈，从而提高疏浚作业产量预测的结果精确性。

摘要：本发明公开了一种基于偏最小二乘回归的疏浚作业产量预测模型建立方法，采取一种先进的多元回归分析方法，通过将自变量和因变量的高维数据空间投影到相应的低维特征空间，分别得到自变量与因变量的相互正交的特征向量，再建立自变量和因变量的特征向量间的线性回归关系。它在选取特征向量时强调自变量对因变量的解释和预测作用，去除了对回归无益的噪声的影响，使模型包含最小的变量数，因而其模型具有较好的鲁棒性和预测的稳定性。可为疏浚作业产量的优化研究打下理论基础，达到高效率、高产量、低能耗的目的，对挖泥船进行产量预测具有重要意义。