典型文献
基于RF-EL融合算法的施工升降机可靠性模型研究
文献摘要：
针对施工升降机运行可靠性受人、机、管理等多种因素制约的问题,提出了一种基于随机森林和集成学习算法(EL)融合的可靠性分析模型.首先,根据施工升降机的运行工况和管理规范,选取影响施工升降机可靠性的相关因素,并基于随机森林算法(RF)计算各相关因素的重要度值,约减不相关因素,构建可靠性分析指标体系;其次,以改进BP神经网络、优化支持向量机和贝叶斯算法构建基学习器,利用施工升降机运行的历史数据进行模型训练;最后,选择优化的集成学习策略,构建可靠性分析的EL模型,并进行训练和检测.通过对提出的施工升降机可靠性分析模型进行实例验证,训练集准确率为99.2％,测试集准确率为97.5％.结果表明:该集成融合模型具有较高的准确度,适用于施工升降机的实时可靠性分析.
文献关键词：
施工升降机;可靠性;随机森林;集成学习算法
中图分类号：
作者姓名：
王莉静;赵海盟;戴远东;乐亮
作者机构：
天津城建大学控制与机械工程学院,天津300384
文献出处：
引用格式：
[1]王莉静;赵海盟;戴远东;乐亮-.基于RF-EL融合算法的施工升降机可靠性模型研究)[J].中国工程机械学报,2022(04):371-376
A类：
B类：
RF,EL,融合算法,施工升降机,可靠性模型,机运,运行可靠性,集成学习算法,可靠性分析,运行工况,管理规范,随机森林算法,重要度,不相关,分析指标,优化支持向量机,贝叶斯算法,基学习器,历史数据,模型训练,择优,学习策略,训练集,测试集,该集,集成融合,融合模型
AB值：
0.286329
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