학술논문
基于大数据与机器学习的水利闸门故障诊断方法研究
이용수 0
- 영문명
- 발행기관
- ACADEMIC FRONTIERS PUBLISHING GROUP(AFP)
- 저자명
- 张祚宇
- 간행물 정보
- 『Journal of Engineering and Technology Management (JETM) 』Vol.2 No.4, 138~143쪽, 전체 6쪽
- 주제분류
- 인문학 > 역사학
- 파일형태
- 발행일자
- 2025.04.30
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국문 초록
本文提出了一种基于大数据与机器学习的水利闸门故障诊断方法，构建了涵盖数据采集、特征提取、模型训练与融合分析的智能诊断系统。结合CNN、LSTM 和XGBoost 等模型，通过融合策略提升故障识别的准确性与稳定性。在真实工程数据集上的实验表明，融合模型在多项评估指标上优于传统方法，具备良好的工程应用价值。工程部署验证了系统在诊断准确性、响应速度与剩余寿命预测方面的可行性和实用性。
영문 초록
목차
1 系统架构与总体设计
2 数据采集与预处理方法
3 故障诊断模型设计与实现
4 实验设计与结果分析
5 工程案例与应用实践
结论与展望
参考文献
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참고문헌
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