一种自适应Blending融合故障检测方法

一种自适应Blending融合故障检测方法，涉及设备管理领域，包括：数据进行预处理；基于多个特征选择方法计算特征贡献度和相关性排名；计算等权重平均排名，通过随机森林袋外数据误差估计法剔除冗余特征，筛选出最优特征数据集；构建Blending融合模型的Base Model模型空间；参数优化；Blending融合模型构建与预测；将测试数据输入训练完成的融合模型，获取预测结果并计算评价指标，完成故障检测。本发明引入加权特征选择机制，提升了模型对故障特征的识别能力和检测精度；基于Blending融合技术，通过引入遗传算法实现了对多个模型的自适应选择性集成，实现了故障检测过程的自动化和智能化。