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基于机器学习算法的挖掘机故障预测与诊断研究

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摘要摘要：本研究旨在探索基于机器学习算法的挖掘机故障预测与诊断方法。对于挖掘机故障预测与诊断模型，基于运行数据，用SVM、决策树和随机森林算法建模，经过数据预处理、特征选择和模型训练评估。在故障诊断方面，通过特征选择和故障诊断模型构建，实现准确诊断。模型评估指标包括混淆矩阵、精确率、召回率、F1值、ROC曲线和AUC值。研究结果表明，基于机器学习算法的挖掘机故障预测与诊断方法在提高挖掘机运行效率和减少故障损失方面具有重要的应用价值。

DOI 34gz69loj9/7940607

作者姜涛

机构地区身份证号码：320324198709160035

出处《中国科技信息》 2023年21期

关键词挖掘机故障预测挖掘机故障诊断机器学习算法

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年01月06日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）