【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及废旧家电回收，尤其涉及一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统。
技术介绍
1、随着废旧家电回收责任的逐步延伸，家电制造和回收一体化产业中，合理的废旧家电回收定价机制显得尤为关键。废旧家电回收的成本评估是回收过程中企业产生的关键数据，然而，准确评估和数据有限性是当前面临的主要挑战。现有的评估方法主要依赖于人工方式，评估标准不一，需要大量人力资源，并且在废旧家电回收价值与成本的研究中，机器学习方法的应用相对较少。
2、在当前快速推陈出新的家电种类时代，迫切需要能够快速准确评估的研究方法。机器学习模型通过处理大量数据和算法优化，能够提高废旧家电评估的准确性和速度，解决废旧家电回收成本估价中部分家电数据少的难题，同时为回收行业提供更智能化的决策支持。
技术实现思路
1、在废旧家电回收领域，传统的废旧家电回收成本评估方法往往面临效率低下、成本高昂以及对环境和社会的负面影响的挑战，同时家电行业产品推陈出新速度极快，很多以前没有出现过的家电产品逐渐问世，导致在回收过程中部分家电数据量少或缺失的难题。随着科技的发展，在线迁移成分分析和esg因素的综合应用可以为废旧家电回收带来显著的改进。在线学习技术可以实时地调整回收系统以适应不同的环境和条件，而迁移成分分析则有助于将数据量充足的家电回收数据提取知识特征运用到数据量少的家电中。例如，家电回收企业数据库中积累了充足的冰箱回收各类成本数据，但是对于新涉足的电视回收业务并不熟悉，可以利用迁移学习训练冰箱得到的模型对电
2、因此，本专利技术旨在通过引入在线迁移成分分析和esg方法，设计一种创新的废旧家电回收成本评估系统，以应对传统方法的局限性，提高评估效果和决策支持水平。本专利技术集成了在线学习、迁移成分分析和esg分析，旨在评估和优化废旧家电回收过程的成本效益，利用实时数据和分析，为企业提供数据支撑和决策分析，在企业生产经营中起到降本增效的作用，以动态地调整回收策略，确保最佳的资源利用和环境效益。
3、本专利技术技术方案：
4、一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统，包括：输入层、在线tca与随机森林训练层、预测层和分析层；
5、所述输入层完成：对不同种类的家电进行分集，利用数据量充足的家电作为源域数据集，数据量较少需要预测的家电作为目标域数据集，提供给在线tca与随机森林训练层；
6、所述在线tca与随机森林训练层包括在线tca模块和随机森林训练模块；所述在线tca模块负责将源域数据与目标域数据映射为相似的矩阵，所述随机森林训练模块进行回归训练；本层的输入数据为输入层输入的源域和目标域数据，以及部分预测层加入的已经预测后的补充数据，由在线tca模块对源域数据和目标域数据进行数据映射；输出为随机森林模型以及映射后的目标域数据，提供给预测层；
7、所述预测层用于进行在线迁移成本评估；利用在线tca与随机森林训练层获得的随机森林模型处理映射后的目标域数据，得到的目标域数据回收成本结果；
8、所述分析层功能如下：在完成从源域到目标域的废旧家电成本评估后，不仅提取到源域家电的数据特征用于目标域家电的成本评估，结合esg方法还可以提供源域到目标域之间各类成本的占比分析，为此给出各类对比图形，包括雷达图、柱状图、饼状图。
9、进一步的，在线tca与随机森林训练层引入在线tca方法，将评估后的数据在线更新送入映射矩阵当中，丰富源域和目标域的数据，得到每次不同的映射矩阵，实现对源域与目标域特征数据空间的映射，从而达到优化随机森林训练器的目的。
10、进一步的，预测层处理中，根据给予随机森林模型的反馈真实标签信息的程度不同，分为全反馈与无反馈两种情况：在全反馈中，当新的一批样本完成训练后，随机森林学习器能够从环境中获取该批次样本的真实标签信息；而在无反馈中，随机森林学习器则无法从环境中获取任何该批次样本的反馈信息；两种情况下的输入特征都可以重新合并入tca中进行映射，从而优化映射数据，提高废旧家电成本评估的精度。
11、进一步的，预测层使用平均欧几里得距离作为衡量是否适合无反馈的在线迁移成本评估的指标，利用分组方法分别计算源域和目标域之间相关系数，并将其取平均作为平均欧几里得距离，来消除数据维度差异对相似性评价的影响，从而更准确地揭示源域和目标域数据之间的关联程度，平均欧几里得距离计算算法如下：
12、假设矩阵a的数据有r行i列，矩阵b的数据有v行i列，将矩阵a数据分为p组，其中p＝r/v，每组与矩阵b进行计算距离最后取平均数作为系数；
13、平均欧几里得距离表述为
14、
15、当平均欧几里得距离较大时，说明源域和目标域数据差距较大，不适合无反馈的在线迁移成本评估，反之则适合。
16、一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统，系统处理算法如下，其中①为输入层，②-④构成在线tca与随机森林层与预测层，具体地③中的步骤ⅳ为预测层，③中重复ⅰ-ⅵ形成了在线tca方法，④为分析层：
17、①数据分集，将数据分为源域数据和目标域数据：
18、其中源域数据特征部分表示为xs，标签部分表示为ys；
19、目标域数据目标域训练集测试集
20、②设置在线学习更新窗口大小为n
21、③开始在线迁移成分分析
22、以n为步长循环，n的长度根据用户设定决定，即为在线学习的更新长度,n越小更新的速率越快，反之越大：
23、
24、④通过源域和目标域预估数据进行分析层分析，并给出相应esg降本增效建议。
25、有益效果
26、本专利技术的创新性贡献在于将在线学习、迁移成分分析和esg理念相结合，构建了一种高效、智能的废旧家电回收成本评估系统。本专利技术有益效果：
27、实时优化：利用在线迁移技术，本专利技术能够根据不同家电、地域、时间和条件实时优化回收系统，最大化资源利用，降低运营成本。
28、esg综合评估：本专利技术系统综合考虑了环境、社会和治理因素，确保回收过程符合可持续发展原则，提高企业社会责任感。
29、成本效益提升：结合上述技术，本专利技术的系统不仅能够提高回收效率，还能降低整体成本，为废旧家电回收行业带来显著的经济和环境效益。
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1.一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统，其特征在于，包括：输入层、在线TCA与随机森林训练层、预测层和分析层；
2.如权利要求1所述一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统，其特征在于，在线TCA与随机森林训练层使用在线TCA方法，将评估后的数据在线更新送入映射矩阵当中，丰富源域和目标域的数据，得到每次不同的映射矩阵，实现对源域与目标域特征数据空间的映射，从而达到优化随机森林训练器的目的。
3.如权利要求1所述一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统，其特征在于，预测层处理中，根据给予随机森林模型的反馈真实标签信息的程度不同，分为全反馈与无反馈两种情况：在全反馈中，当新的一批样本完成训练后，随机森林学习器能够从环境中获取该批次样本的真实标签信息；而在无反馈中，随机森林学习器则无法从环境中获取任何该批次样本的反馈信息；两种情况下的输入特征都可以重新合并入TCA中进行映射，从而优化映射数据，提高废旧家电成本评估的精度。
4.如权利要求3所述一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统，其特征在于，预测层使用
5.如权利要求1所述一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统，其特征在于，系统处理算法如下，其中①为输入层，②-④构成在线TCA与随机森林层与预测层，具体地③中的步骤Ⅳ为预测层，③中重复Ⅰ-Ⅵ形成了在线TCA方法，④为分析层：
...【技术特征摘要】
1.一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统，其特征在于，包括：输入层、在线tca与随机森林训练层、预测层和分析层；
2.如权利要求1所述一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统，其特征在于，在线tca与随机森林训练层使用在线tca方法，将评估后的数据在线更新送入映射矩阵当中，丰富源域和目标域的数据，得到每次不同的映射矩阵，实现对源域与目标域特征数据空间的映射，从而达到优化随机森林训练器的目的。
3.如权利要求1所述一种基于在线迁移成分分析的废旧家电回收成本评估系统，其特征在于，预测层处理中，根据给予随机森林模型的反馈真实标签信息的程度不同，分为全反馈与无反馈两种情况：在全反馈中，当新的一批样本完成训练后，随机森林学习器能够从环境中获取该批次样本的真实标签信息；而在无反馈中，随机森林学习器则无法从环...
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