一种用于检测工业工厂故障的概率机器学习方法
机器学习
2016-03-21 v1 应用统计
摘要
工业工厂中的故障检测是一个热门研究领域，因为在工业过程中收集了越来越多的传感器数据。自动数据驱动方法被广泛需要并被视为有前景的投资领域。本文提出了一种有效的机器学习算法，基于分类方法（如惩罚逻辑回归、随机森林和梯度提升树）来预测工业工厂故障。通过将原始预测问题公式化为分类问题，故障的开始时间和结束时间分两步依次预测。本文描述的算法在 Prognostics and Health Management Society 2015 Data Challenge 中获得第一名。
引用
@article{arxiv.1603.05770,
title = {A Probabilistic Machine Learning Approach to Detect Industrial Plant Faults},
author = {Wei Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.05770},
year = {2016}
}