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基于工业数据的生产过程故障预测方法研究

作者：吴晓欢; 付金强; 周训海; 彭刚; 陈敏; 阮景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

工业生产过程故障预测动态平均偏差与方差处理随机森林梯度提升决策树

摘要：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。

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