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摘要：本发明公开了一种篦冷机工况识别方法，包括以下步骤：步骤1、获取篦冷机各种工况的工况数据，构建工况数据集；对工况数据集中的数据进行预处理后，再获取工况标签；步骤2、采用梯度提升决策树算法GBDT基于具有工况标签的工况数据集进行多次迭代训练，得到工况识别模型；步骤3、将篦冷机待识别工况数据输入步骤2得到的工况识别模型中，得到工况识别结果。本发明能够准确将与正常波动工况数据相差很大的大工况划分出来，采用梯度提升决策树算法GBDT得到相应的工况识别模型，能够快速准确地对篦冷机复杂多变的工况进行识别。
主权项：1.一种篦冷机工况识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取篦冷机各种工况的工况数据，从各种工况的工况数据中选择关键参数作为检测参数，由检测参数构建工况数据集；然后，对工况数据集中的数据进行预处理后，再获取工况数据集中所有数据的工况标签；步骤2、采用梯度提升决策树算法GBDT基于步骤1得到的具有工况标签的工况数据集进行多次迭代训练，得到由多个训练好的CART树构成的强分类器作为工况识别模型；步骤3、将篦冷机待识别工况数据输入步骤2得到的工况识别模型中，由工况识别模块预测得到工况标签作为工况识别结果。
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百度查询： 合肥工业大学 一种篦冷机工况识别方法
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