【摘 要】
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目的:开展小微企业压力容器安全等级预测,有利于辨识高危设备并采取针对性技术和管理措施.方法:通过杭州地区设备定期检验与等级评定结果的统计,以染色机为例分析影响安全等级的缺陷致因,采用机器学习和岭回归法得出影响安全等级的9项主要特征值,进而采用K临近算法、决策树算法和GBD T算法进行安全等级预测.结果:超标裂纹和使用年限是影响安全等级的最主要因素,决策树算法准确率较高,适合用于安全等级预测.结论:采用机器学习和决策树算法可以较为准确地预测容器安全等级,从而为主管部门、检验机构和企业单位等精准识别高危设备,
【机 构】
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中国计量大学质量与安全工程学院,浙江杭州310018;杭州市特种设备检测研究院,浙江杭州310003
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目的:开展小微企业压力容器安全等级预测,有利于辨识高危设备并采取针对性技术和管理措施.方法:通过杭州地区设备定期检验与等级评定结果的统计,以染色机为例分析影响安全等级的缺陷致因,采用机器学习和岭回归法得出影响安全等级的9项主要特征值,进而采用K临近算法、决策树算法和GBD T算法进行安全等级预测.结果:超标裂纹和使用年限是影响安全等级的最主要因素,决策树算法准确率较高,适合用于安全等级预测.结论:采用机器学习和决策树算法可以较为准确地预测容器安全等级,从而为主管部门、检验机构和企业单位等精准识别高危设备,加强监管、检验和使用管理提供参考.
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