10.3969/j.issn.1674-2605.2020.01.007
基于多模型融合的工业工件剩余寿命预测
针对工业设备系统或者核心部件在较恶劣的环境中,传感器收集数据不准确的问题,提出基于LightGBM模型、XGBoost模型和GBDT模型两两融合的方法,实现工业工件剩余寿命预测.对比传统ridge模型、GBDT模型、LightGBM模型和XGBoost模型进行实验仿真分析,得出GBDT模型、LightGBM模型和XGBoost模型的预测精度比传统ridge模型更高,基于GBDT模型、LightGBM模型和XGBosot模型的两两加权融合相比于各自模型的预测精度更高.
Light GBM、ridge、GBDT、XGBoost、模型融合、工件剩余寿命预测
41
TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金;广东省自然科学基金;广东省教育部产学研结合项目;广东省科技计划项目;广州市花都区科技计划项目;广州市科技计划项目;广州市天河区科技计划项目
2020-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
30-38
