| 基于极端梯度提升回归模型的电梯钢丝绳磨损预测方法 |
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| 引用本文： | 陈向俊,傅军平,陈栋栋,李科,李黎苹,吕林锋. 基于极端梯度提升回归模型的电梯钢丝绳磨损预测方法[J]. 机电工程, 2022, 39(4): 554-560. DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2022.04.019 |
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| 作者姓名： | 陈向俊 傅军平 陈栋栋 李科 李黎苹 吕林锋 |
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| 作者单位： | 浙江省特种设备科学研究院,浙江杭州310020;浙江省特种设备检验技术研究重点实验室,浙江杭州310053 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(U1709210,51805382)； |
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| 摘 要： | 目前对电梯钢丝绳磨损量预测的研究还存在不足,针对这一问题,采用基于极端梯度提升(XGBoost)算法的机器学习方法,对电梯钢丝绳磨损率的预测进行了理论分析、数据采集和实验测试研究.首先,在目标损失函数中增加了额外的正则化项,并使用了贝叶斯超参数优化,提出了优化后的算法BO-XGBoost;然后,用自制的电梯钢丝绳疲劳试...
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| 关 键 词： | 电梯 钢丝绳 磨损预测 极端梯度提升 回归模型 |
Elevator wire rope wear prediction method based on extreme gradient lifting regression model |
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| CHEN Xiang-jun,FU Jun-ping,CHEN Dong-dong,LI Ke,LI Li-ping,LV Lin-feng. Elevator wire rope wear prediction method based on extreme gradient lifting regression model[J]. Mechanical & Electrical Engineering Magazine, 2022, 39(4): 554-560. DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2022.04.019 |
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| Authors: | CHEN Xiang-jun FU Jun-ping CHEN Dong-dong LI Ke LI Li-ping LV Lin-feng |
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