【摘 要】
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在高原、寒冷地区，风机叶片结冰是造成风机停机事故的主要因素之一。如果能提前几个小时预知叶片结冰的发生，那么就能采取相应的应对措施，使得风机叶片因结冰而停机的概率大大降低甚至完全避免。本文分析了国内外学者在基于机器学习算法在风机叶片结冰领域所做创新和应用；结合了数据预处理的方法，总结了不同算法在应用不同的数据预处理和模型预测后的效果；最后提出了几点建议为今后风机叶片结冰预测提供一些方法指导。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11302123）； 上海市浦江人才计划（15PJ1402500）；
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在高原、寒冷地区，风机叶片结冰是造成风机停机事故的主要因素之一。如果能提前几个小时预知叶片结冰的发生，那么就能采取相应的应对措施，使得风机叶片因结冰而停机的概率大大降低甚至完全避免。本文分析了国内外学者在基于机器学习算法在风机叶片结冰领域所做创新和应用；结合了数据预处理的方法，总结了不同算法在应用不同的数据预处理和模型预测后的效果；最后提出了几点建议为今后风机叶片结冰预测提供一些方法指导。
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