【技术实现步骤摘要】
设备运行状况预测模型的构建方法、装置及存储介质
[0001]本申请涉及机器学习算法领域,具体而言,涉及一种设备运行状况预测模型的构建方法
、
装置及存储介质
。
技术介绍
[0002]设备是人们日常生活和工作中的重要组成部分,其性能和寿命通常直接影响了人们的生活质量以及工作效率
。
[0003]然而,人们在使用设备过程中,同常会遇到设备出现故障甚至报废等情况,这些情况的出现都给人们的生活和工作带来了麻烦
。
为了尽量减小这些情况为人们生活和工作所带来的麻烦,可以通过提前预测这些情况的出现,并根据预测结果提前采取相应的应对措施
。
[0004]但是,目前对于设备运行状况的预测,其准确性还不够高
。
技术实现思路
[0005]本申请实施例的目的在于提供一种设备运行状况预测模型的构建方法
、
装置及存储介质,通过综合设备自身的各项动静态数据以及运行环境数据来构建预测模型,以提高对设备运行状况预测的准确性
。
[0006]第一方面,本申请提供了一种设备运行状况预测模型的构建方法,包括:获取设备历史运行状况数据及对应的影响因素数据;其中,所述影响因素数据包括所述设备的动静态数据和所述设备所处环境的环境数据;对所述影响因素数据和历史运行状况数据进行数据处理,以获得用于构建模型的数据集;以及根据所述数据集构建所述设备运行状况的预测模型
。
[0007]上述设备运行状况预测模型的构建方法,通 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种设备运行状况预测模型的构建方法,其特征在于,包括:获取设备历史运行状况数据及对应的影响因素数据;其中,所述影响因素数据包括所述设备的动静态数据和所述设备所处环境的环境数据;对所述影响因素数据和历史运行状况数据进行数据处理,以获得用于构建模型的数据集;以及根据所述数据集构建所述设备运行状况的预测模型
。2.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述影响因素数据和历史运行状况数据进行数据处理,包括:对所述影响因素数据进行清洗;和
/
或对所述影响因素数据进行归一化;和
/
或对所述影响因素数据进行降维
。3.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述影响因素数据和历史运行状况数据进行数据处理,包括:对所述历史运行状况数据进行筛选;和
/
或对所述历史运行状况数据进行标准化;和
/
或对所述历史运行状况进行归类
。4.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述数据集构建所述设备运行状况的预测模型,包括:按照设定比例将所述数据集进行划分为训练集
、
验证集以及测试集;其中,所述设定比例根据所述数据集的数据量确定;根据所述训练集
、
验证集以及测试集构建所述预测模型
。5.
根据权利要求4所述的方法,其特征在于,其中,所述训练集包括训练输入变量集和训练输出变量集;所述根据所述训练集
、
验证集以及测试集构建所述预测模型,包括:利用核函数对所述训练输入变量集进行数据升维,以获得升维输入变量集;利用最小化结构风险法,根据所述升维输入变量集
、
所述训练输出变量集构建回归模型;以及根据所述回归模型构建所述预测模型
。6.
根据权利要求4所述的方法,其特征在于,其中,所述验证集包括验证输入变量集和验证输出变量集;所述根据所述...
【专利技术属性】
技术研发人员:李文浩,孙飞,李长俊,钟方杰,郭洪雨,郑云辉,
申请(专利权)人:浙江数智交院科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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