基于XGBoost-LSTM的数控机床主轴轴承故障预测方法是一种结合了灰色关联度分析、深度学习和残差滑动窗口分析的故障预测技术。该方法能够提高预测精度和稳定性,实现对主轴轴承故障的准确预测,从而帮助实现数控机床的智能化维护和故障预警,提高设备的...
极限梯度提升(XGBoost)是梯度提升机的可扩展和精确实现,它已被证明可以突破提升树算法的计算能力极限。该算法旨在有效减少计算时间并分配内存资源的最佳使用。 长短期记忆(LSTM),这是一种递归神经网络,也是用于顺序数据的最新算法。由于内部存储器,它是第一个记住其输入的算法,这使得它非常适合涉及顺序数据的机器学习问...
参考文献部分,列举了两篇相关研究资料,分别是赵齐昌的《基于XGBoost-LSTM组合模型的电力负荷预测研究》以及谭海旺等人的《基于XGBoost-LSTM组合模型的光伏发电功率预测》,这两篇研究为我们的预测方法提供了理论与实践的支持。 最后,我们还提供了完整的Matlab代码实现,供感兴趣的读者进一步研究与探索。
由此我们可以说模型无法从数据中收集到进一步的信息。 XGBoost XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)是一种梯度增强决策树算法。它使用集成方法,其中添加新的决策树模型来修改现有的决策树分数。与SARIMA不同的是,XGBoost是一种多元机器学习算法,这意味着该模型可以采用多特征来提高模型性能。 我们采用特征工程提高模型精度...
基于XGBoost和LSTM的台风强度预测模型分析
XGBoost模型的锂离子电池SOH估计方法,其主要贡献包括:①准确描述电池的老化机理,从电池充电数据提取6个HFs,分为时间、能量、IC三类特征;②降低同类型特征之间的信息冗余,采用双相关性特征处理方法,筛选出代表性更强的组合HFs;③针对传统SOH估计模型依赖大量HFs测试数据的问题,提出一种基于LSTM-XGBoost模型的SOH估计方法...
(54)发明名称一种基于XGBoost-LSTM优化模型的电动汽车锂电池剩余寿命预测方法(57)摘要本发明涉及电动车锂电池技术领域,且公开了一种基于XGBoost‑LSTM优化模型的电动汽车锂电池剩余寿命预测方法,包括电动汽车锂电池信息在线采集技术,该一种基于XGBoost‑LSTM优化模型的电动汽车锂电池剩余寿命预测方法,通过实际的电动汽车...
2020 文章编号:1000-3673(2020)02-0614-07 中图分类号:TM 715 文献标志码:A 学科代码:470·40 基于 LSTM 与 XGBoost 组合模型的 超短期电力负荷预测 陈振宇1,2 ,刘金波 3 ,李晨 4 ,季晓慧 4 ,李大鹏 1 ,黄运豪 1 , 狄方春1 ,高兴宇 5 ,徐立中 6 (1.电力调度自动化技术研究与系统评价北京市重点...
基于SARIMA、XGBoost和CNNLSTM的时间序列预测对比结果如下：SARIMA：表现：在对比的三种模型中，SARIMA的表现最差。特点：SARIMA是一种传统的统计时间序列预测方法，适用于具有季节性、趋势性和周期性特征的数据。然而，在面对复杂、非线性或高维数据时，其预测性能可能受限。XGBoost：表现：XGBoost在预测太阳能...
英利菲取得一种基于FT-LSTM-XGBoost算法的脱硫智能预测系统专利 金融界2025年2月26日消息，国家知识产权局信息显示，南京英利菲数智科技有限公司取得一项名为“一种基于FT-LSTM-XGBoost算法的脱硫智能预测系统”的专利，授权公告号 CN 119226939 B，申请日期为2024年12月。天眼查资料显示，南京英利菲数智科技有限公司，...