【摘 要】
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为了预测风机叶片开裂的状态,使用机器学习的方法对风机叶片状态进行分类预测。首先对SCADA采集的原始数据进行预处理,然后采用逻辑回归与XGBoost集成学习算法对预处理后的数
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为了预测风机叶片开裂的状态,使用机器学习的方法对风机叶片状态进行分类预测。首先对SCADA采集的原始数据进行预处理,然后采用逻辑回归与XGBoost集成学习算法对预处理后的数据进行建模,并通过性能度量的评价指标比较两种算法的效果与泛化能力。结果表明,XGBoost在风机叶片开裂的分类预测上有更好的效果,其预测准确率达到了97.31%,而逻辑回归预测的准确率只为69.05%,从而将XG-Boost集成学习算法用于精准预测风机叶片开裂的状态,为风电场对风机叶片状态检测提供了参考依据。另外为了提高模型训练的效率
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