利用机器学习预测低碳能源生产中的低频不良事件
机器学习
2021-01-28 v2 最优化与控制
摘要
我们解决预测性维护背景下低频不良事件发生的问题。我们将相应的机器学习任务视为不平衡分类问题，并提出一个解决该问题的框架，其能够利用不同分类器以在不良事件发生前预测其发生。具体而言，我们关注低碳能源生产中出现的两个应用：厌氧消化中的泡沫形成，以及核电站汽轮机中的凝汽器管泄漏。大量计算实验的结果显示了我们所提出技术的有效性。
引用
@article{arxiv.2001.06916,
title = {Infrequent adverse event prediction in low carbon energy production using machine learning},
author = {Stefano Coniglio and Anthony J. Dunn and Alain B. Zemkoho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.06916},
year = {2021}
}