基于机器学习的自动化生产线故障预警研究

本文旨在探讨基于机器学习的自动化生产线故障预警系统,根据选矿厂实际生产数据进行试验验证,并评估不同核函数在支持向量回归(SVR)中的性能。本文将SVR作为关键算法之一,在模型训练阶段利用历史数据对SVR模型进行训练,并调整超参数以达到最佳状态;在实时推理过程中,运用经过训练的SVR模型对新收集的实时数据进行推断与故障预警操作。模型使用选矿厂真实数据集进行试验验证,分别采用线性核函数、多项式核函数和径向基核函数构建预测模型。结果显示,径向基核函数在捕捉复杂非线性关系方面表现优异。