【摘 要】
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文中针对低温潮湿环境下风机易出现的叶片结冰现象,提出一种基于SMOTE的XGBoost算法对风机叶片结冰进行早期预测。首先,结合领域知识和Wrapper法对风机SCADA数据进行特征分析
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文中针对低温潮湿环境下风机易出现的叶片结冰现象,提出一种基于SMOTE的XGBoost算法对风机叶片结冰进行早期预测。首先,结合领域知识和Wrapper法对风机SCADA数据进行特征分析,评估各特征重要性;其次,对结冰数据进行SMOTE过采样,选择适合不平衡数据集的评估指标F1Score,G-mean作为模型评估指标;最后,基于XGBoost算法构建预测模型,利用网格搜索与学习曲线对模型参数进行优化,提高预测准确率。通过与AdaBoost算法进行比较,实验结果表明文中提出的方法在准确率和时间效率方面优于A
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