典型文献
基于DNN的半潜式平台系统稳定性预测模型
文献摘要：
针对半潜式平台系统故障警报信号频发、系统运行稳定性差等问题,基于半潜式平台工作信号点位数据集研究影响半潜式平台稳定运行的重要因素.基于这些影响因素采用机器学习、深度学习算法构建基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的平台系统稳定性预测模型,该模型的曲线下面积(Area Under Curve,AUC)得分较逻辑回归、K近邻查询、支持向量机、朴素贝叶斯等传统机器学习模型的AUC得分提高1.0％～16.0％、准确率提高3.0％～25.6％,表明DNN模型具有较好的拟合能力和泛化能力,可以用于工业实践.
文献关键词：
半潜式平台;系统稳定性;预测模型;DNN;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
李至立;却立勇;刘兴惠
作者机构：
山东纬横数据科技有限公司,山东烟台264003
文献出处：
引用格式：
[1]李至立;却立勇;刘兴惠-.基于DNN的半潜式平台系统稳定性预测模型)[J].中国海洋平台,2022(02):33-38
A类：
B类：
DNN,半潜式平台,平台系统,系统稳定性,稳定性预测,系统故障,警报,报信,运行稳定性,平台工作,研究影响,深度学习算法,深度神经网络,Deep,Neural,Network,Area,Under,Curve,逻辑回归,近邻,朴素贝叶斯,机器学习模型,分提,泛化能力,工业实践
AB值：
0.345816
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