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基于随机森林算法的智能电表故障诊断及寿命预测模型设计

车玲 黄勇华 姜林林 车恩羽

南通职业大学学报2023,Vol.37Issue(4):86-90,5.
南通职业大学学报2023,Vol.37Issue(4):86-90,5.DOI:10.3969/j.issn.1008-5327.2023.04.019

基于随机森林算法的智能电表故障诊断及寿命预测模型设计

Fault Diagnosis and Life Prediction Model Design for Smart Electricity Meter Based on Random Forest Algorithn

车玲 1黄勇华 1姜林林 1车恩羽2

作者信息

  • 1. 南通职业大学 电子信息工程学院, 江苏 南通 226007
  • 2. 西南大学 计算机与信息科学学院, 重庆 400715
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摘要

Abstract

To identify the fault occurring in smart electricity meters and deal with it timely,data mining and analysis are carried out according to the big data of electricity consumption of the prefecture-level city,and a fault diagnosis and life prediction model is established using Random Forest(RF)algorithm.Comparative experiments are conducted with other models.The results show that the developed prediction model can be used to diagnose the fault and predict the service life of smart electricity meters,and its effectiveness and accuracy are better than other models.It is of application value in engineering.

关键词

智能电表/随机森林算法/故障诊断/寿命预测

Key words

smart electricity meter/random forest algorithm/fault diagnosis/life prediction

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

车玲,黄勇华,姜林林,车恩羽..基于随机森林算法的智能电表故障诊断及寿命预测模型设计[J].南通职业大学学报,2023,37(4):86-90,5.

基金项目

2022年南通市职业技术教育学会教育研究课题(NTZJXH007) (NTZJXH007)

2019年南通职业大学校级项目(19KZ11) (19KZ11)

南通职业大学学报

1008-5327

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