基于梯度提升決策樹(shù)的火電廠汽輪機(jī)故障檢測(cè)研究_第1頁(yè)
基于梯度提升決策樹(shù)的火電廠汽輪機(jī)故障檢測(cè)研究_第2頁(yè)
基于梯度提升決策樹(shù)的火電廠汽輪機(jī)故障檢測(cè)研究_第3頁(yè)
基于梯度提升決策樹(shù)的火電廠汽輪機(jī)故障檢測(cè)研究_第4頁(yè)
基于梯度提升決策樹(shù)的火電廠汽輪機(jī)故障檢測(cè)研究_第5頁(yè)
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其安全穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于保證電力生產(chǎn)的可靠性和經(jīng)濟(jì)性具有重要意義。1.2梯度提升決策樹(shù)在故障檢測(cè)中的應(yīng)用前景法具有重要意義，梯度提升決策樹(shù)(GradientBo2.相關(guān)技術(shù)和理論基礎(chǔ)障檢測(cè)領(lǐng)域。本研究基于梯度提升決策樹(shù)(Gradient梯度提升決策樹(shù)(GradientBoostingDecision則化技術(shù)，如L1正則化(Lasso)和L2正則化(Ridge)。這兩種正則化2.2機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)2.3信號(hào)處理與特征提取方法3.數(shù)據(jù)集描述與預(yù)處理練效果。我們采用了MinMaxScaler對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理，使得各個(gè)特征在0到1之間分布。我們會(huì)將7080的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于訓(xùn)練模型；剩余的2030的數(shù)3.1數(shù)據(jù)集來(lái)源與采集方式3.2數(shù)據(jù)集劃分與特征選擇4.1模型構(gòu)建與參數(shù)設(shè)置4.2模型訓(xùn)練與驗(yàn)證4.3模型性能評(píng)估與分析我們計(jì)算了模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。準(zhǔn)確調(diào)和平均值。通過(guò)對(duì)比不同閾值下的準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)，我我們還對(duì)比了其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等)5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論在訓(xùn)練集上，模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了90,這表明模型具有良好的分5.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集介紹5.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示與分析5.3結(jié)果討論與應(yīng)用前景展望6.1主要工作總結(jié)6.2研究不足與改進(jìn)

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