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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。
基于工业数据的生产过程故障预测方法研究
【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【出 处】
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智慧工厂
【发表日期】
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2019年11期
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摘 要：当前在水利工程建设中，混凝土的输送途径及方式越来越重要，泵送混凝土施工技术在水利工程建设中的应用越来越广泛，将提前制作好的混凝土通过管道进行传送，可提升施工效率，减少人力。基于此，本文以实际案例为研究对象，主要分析了泵送混凝土施工技术特点及优势，对混凝土的配合比试验和对应的施工工艺等进行研究，供相关领域施工技术人员参考使用。 关键词：泵送混凝土施工 水利工程 输送途径 中图分类号：T