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基于ARIMA和XGBoost算法的辅逆系统故障预测

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摘要

提出XGBoost拟合各工况下辅逆温度变化曲线,利用拟合曲线与实际值残差做正态分布,确定警告阈值线和错误阈值线,用ARIMA算法预测后三天的趋势走向,并通过与警告阈值线和错误阈值线的比较给出相关预警的信息提示.

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来源
《大连交通大学学报》 |2021年第1期|43-47|共5页
作者
吴强; 屈利杰;
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作者单位

中车南京浦镇车辆有限公司江苏南京 210000;

中车南京浦镇车辆有限公司江苏南京 210000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
ARIMA; XGBoost; 故障预测;

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