摘要
歴史的な運転データから蒸気タービンの動作モデルを選択する問題を解決するために、刺激特性を考慮した識別データの最適化方法が提案されています。まず、フィッシャー情報行列を使用して歴史的な運転データの刺激特性が抽出され、これらはランダムフォレスト分類アルゴリズムを使用して識別データの分類ルールモデルを生成し、オンラインで識別データを選択します。最後に、モデルの分類結果の精度とデータの識別の効果を確認します。結果は、分類ルールモデルの精度が97.561%であり、十分な刺激を含む歴史的な運転データが正確に選択され、蒸気タービン動作モデルの識別結果が標準モデルと高い一致性を持っていることを示しています。
关键词
識別データ；データの刺激特性；蒸気タービン；ランダムフォレスト