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本文采用动态平均偏差和方差方法进行数据特征提取,对工业生产过程进行数据分析,对比分析了基于决策树(DT)、随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)的故障预测方法,并设计了采用SSH框架与Python结合的故障预测系统。实验结果表明GBDT在预测时间和预测精度上表现较好。
基于工业数据的生产过程故障预测方法研究
【摘 要】
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本文采用动态平均偏差和方差方法进行数据特征提取,对工业生产过程进行数据分析,对比分析了基于决策树(DT)、随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)的故障预测方法,并设计了采
【机 构】
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中国葛洲坝集团水泥有限公司,华中科技大学人工智能与自动化学院,湖北博华自动化系统工程有限公司
【出 处】
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智慧工厂
【发表日期】
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2019年11期
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