• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于XGBoost算法的電網(wǎng)二次設備缺陷分類研究

    2019-05-30 10:48:04陳凱南東亮孫永輝夏響
    南京信息工程大學學報 2019年4期
    關鍵詞:二次設備機器學習

    陳凱 南東亮 孫永輝 夏響

    摘要:電網(wǎng)二次設備缺陷嚴重程度的精確判斷可為設備的運行和維護提供重要依據(jù).針對電網(wǎng)二次設備缺陷數(shù)據(jù)特征量多、人為判斷難度大、易出錯等問題,提出基于XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)的二次設備缺陷分類方法,提高二次設備缺陷分類的準確率.首先,對二次設備歷史缺陷數(shù)據(jù)進行去異常值、編碼等一系列預處理工作,并篩選出與設備缺陷相關性高的特征建立特征指標集;然后,利用歷史缺陷數(shù)據(jù)對XGBoost模型進行訓練和參數(shù)尋優(yōu);最后,用訓練好的分類模型實現(xiàn)二次設備缺陷的準確分類.本文采用某電廠二次設備缺陷數(shù)據(jù)對所提算法進行算例分析,并與傳統(tǒng)分類器(決策樹、邏輯回歸等)進行比較,結果表明XGBoost可以實現(xiàn)對二次設備缺陷程度的精確判斷,進而可以很好地輔助檢修人員進行設備的維護與管理.

    關鍵詞:XGBoost算法;二次設備;缺陷分類;機器學習

    猜你喜歡
    二次設備機器學習
    基于詞典與機器學習的中文微博情感分析
    一種智能變電站二次系統(tǒng)缺陷的分析診斷方法
    基于機器學習的圖像特征提取技術在圖像版權保護中的應用
    基于網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的平遙旅游客流量預測分析
    時代金融(2016年27期)2016-11-25 17:51:36
    前綴字母為特征在維吾爾語文本情感分類中的研究
    科教導刊(2016年26期)2016-11-15 20:19:33
    對電氣二次設備狀態(tài)檢修問題分析
    智能變電站中二次設備的狀態(tài)檢修技術分析
    基于支持向量機的金融數(shù)據(jù)分析研究
    淺析智能變電站二次設備的運行診斷及其調試
    基于保護軟壓板遠方投切應用技術的探討
    科技視界(2016年24期)2016-10-11 18:48:06
    蒙山县| 彰化市| 连城县| 上栗县| 金沙县| 万盛区| 岚皋县| 阜康市| 浦城县| 苍南县| 东阳市| 武宁县| 黄骅市| 日喀则市| 淳化县| 呼图壁县| 交口县| 台东县| 乐都县| 永宁县| 玉溪市| 石渠县| 溆浦县| 旺苍县| 宁国市| 二连浩特市| 福鼎市| 水富县| 六盘水市| 广汉市| 同心县| 永安市| 岳普湖县| 崇左市| 丰城市| 尉犁县| 赤壁市| 章丘市| 固原市| 桐庐县| 桂东县|