摘要
本发明公开了锅炉侧主要辅机AI智能预警与多维度监测平台应用。属于锅炉侧辅机监测技术领域,本发明中,模型训练子模块通过采用支持向量机等先进的机器学习算法,能够从历史数据中学习到复杂的模式和关系,从而实现对设备状态的准确预测。模型的自我学习和调整能力使其能够适应设备运行中的变化,保持预测的准确性。此外,模型训练子模块的持续优化有助于提高设备的运行效率和可靠性,为设备维护和故障预防提供了强有力的支持。模型评估子模块通过交叉验证等评估技术,确保了模型的性能达到预期标准,防止了过拟合现象的发生。这种评估不仅提高了模型在实际应用中的可靠性,还确保了模型在面对未知数据时具有良好的泛化能力。
技术关键词
监测平台
子模块
数据传输模块
锅炉辅机设备
预警模块
分析模块
数据采集模块
监测模块
数据采集系统
预警模型
启动报警系统
监测预警系统
交叉验证方法
标准化方法
机器学习算法
信号转换器
捕捉设备
系统为您推荐了相关专利信息
电力需求预测
子模块
混合整数线性规划
煤炭
时序预测模型
天线阵元
全局优化算法
参数
电磁带隙结构
子模块
训练自然语言模型
多模态信息
生成系统
标杆
子模块
参数自动调优方法
硬件描述语言
芯片版图设计
EDA工具
贡献率
多模态生物特征
生物特征认证方法
注意力
生物特征信息
生物特征认证装置