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提出XGBoost拟合各工况下辅逆温度变化曲线,利用拟合曲线与实际值残差做正态分布,确定警告阈值线和错误阈值线,用ARIMA算法预测后三天的趋势走向,并通过与警告阈值线和错误阈值线的比较给出相关预警的信息提示.
基于ARIMA和XGBoost算法的辅逆系统故障预测
【摘 要】
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提出XGBoost拟合各工况下辅逆温度变化曲线,利用拟合曲线与实际值残差做正态分布,确定警告阈值线和错误阈值线,用ARIMA算法预测后三天的趋势走向,并通过与警告阈值线和错误阈
【机 构】
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中车南京浦镇车辆有限公司
【出 处】
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大连交通大学学报
【发表日期】
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2021年1期
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