基于梯度提升決策樹的火電廠汽輪機故障檢測研究_第1頁
基于梯度提升決策樹的火電廠汽輪機故障檢測研究_第2頁
基于梯度提升決策樹的火電廠汽輪機故障檢測研究_第3頁
基于梯度提升決策樹的火電廠汽輪機故障檢測研究_第4頁
基于梯度提升決策樹的火電廠汽輪機故障檢測研究_第5頁
已閱讀5頁，還剩18頁未讀， 繼續免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

其安全穩定運行對于保證電力生產的可靠性和經濟性具有重要意義。1.2梯度提升決策樹在故障檢測中的應用前景法具有重要意義，梯度提升決策樹(GradientBo2.相關技術和理論基礎障檢測領域。本研究基于梯度提升決策樹(Gradient梯度提升決策樹(GradientBoostingDecision則化技術，如L1正則化(Lasso)和L2正則化(Ridge)。這兩種正則化2.2機器學習與數據挖掘技術2.3信號處理與特征提取方法3.數據集描述與預處理練效果。我們采用了MinMaxScaler對數據集進行歸一化處理，使得各個特征在0到1之間分布。我們會將7080的數據作為訓練集，用于訓練模型；剩余的2030的數3.1數據集來源與采集方式3.2數據集劃分與特征選擇4.1模型構建與參數設置4.2模型訓練與驗證4.3模型性能評估與分析我們計算了模型在測試集上的準確率、召回率和F1分數。準確調和平均值。通過對比不同閾值下的準確率、召回率和F1分數，我我們還對比了其他機器學習算法(如支持向量機、隨機森林等)5.實驗結果與討論在訓練集上，模型的準確率達到了90,這表明模型具有良好的分5.1實驗環境與數據集介紹5.2實驗結果展示與分析5.3結果討論與應用前景展望6.1主要工作總結6.2研究不足與改進

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論