【摘 要】
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针对风机检修业务流程中存在的操作失误和工作延期等问题，应用业务流程预测性监控方法，预测业务的下一事件、下一事件执行时间和剩余时间，以提醒工作人员预防和避免风险的发生。首先，针对不同预测任务，本文提出一种基于优先级的特征自选取策略，并使用LightGBM （Light Gradient Boosting Machine）算法作为特征选择策略的依托预测模型，得到对预测结果有积极影响的输入特征；然后，针
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61902222）； 山东省泰山学者工程专项基金资助项目（ts20190936， tsqn201909109）； 山东省自然科学基金优秀青年基金资助项目 （ZR2021YQ45）； 山东省高等学校青创科技计划创新团队资助项目（2021KJ031）；
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针对风机检修业务流程中存在的操作失误和工作延期等问题，应用业务流程预测性监控方法，预测业务的下一事件、下一事件执行时间和剩余时间，以提醒工作人员预防和避免风险的发生。首先，针对不同预测任务，本文提出一种基于优先级的特征自选取策略，并使用LightGBM （Light Gradient Boosting Machine）算法作为特征选择策略的依托预测模型，得到对预测结果有积极影响的输入特征；然后，针对不同预测任务分别采用LightGBM算法和LSTM （Long Short-term Memory）神经网络构建预测模型；最后，经实验评估和分析，在风机检修业务流程中，特征选择策略能够为不同的预测任务提供有效特征，确保预测的准确率，具有实际应用价值。对于不同预测任务而言，LightGBM算法更适用于下一事件任务预测，LSTM模型更适用于时间方面的任务预测。
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