工业互联网预测性维护 课件 0703工业互联网预测性维护-预测性维护算法

工业互联网预测性维护—预测性维护算法2023年10月算法模型的分类这只是一种常见的分类方式，实际上还有其他类型的算法模型，如聚类算法、降维算法、推荐算法等。此外，有些算法模型可以同时用于分类和回归任务，如神经网络模型。算法的选择取决于具体的问题和数据特征。算法模型——分类模型分类问题：分析对象有多个特征值。基于这些特征值对分析对象进行分类。如，通过肤色、五官等特征将人分为亚洲人、欧洲人、非洲人等。鸢尾花分类问题：地球上有三类鸢尾花，分别是Setosa(丝质鸢尾)、Versicolor（山鸢尾花）和Virginica（弗吉尼亚鸢尾）。算法模型——分类模型生物学家费舍尔（RAFisher）在1936年发表论文，公开了鸢尾花的统计数据。在论文中，费舍尔公布了50组数据，这些数据包括4个鸢尾花特征，分别是分别是花瓣的长度、宽度以及花萼的长度和宽度。花萼就是花苞时期包裹着花朵的绿色被叶，在花开放之后处于花朵的根部。算法模型——回归模型通过已有的数据集建立研究因变量（目标变量）与自变量（特征）之间的关系。具体步骤为:给出一个点集，构造一个函数来拟合这个点集，并且尽可能的让该点集与拟合函数间的误差最小，如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条三次曲线，就被称为三次多项回归。举个例子：我们想研究汽车速度与刹车距离的关系算法模型——回归模型可以先通过可视化对这个数据集有一个直观的认识，即绘制车速与刹车距离散点图，如图所示。观察上图，我们可以看到，车速和刹车距离之间貌似呈现出一种线性相关关系，数据点在一条看不见的直线上下随机散落，因而，可以考虑用下面的公式来描述他们之间的关系：算法模型——回归模型如何评价这条线的准确程度。画这条线的目的是为了预测其他车速下，刹车距离的值。为了使预测更为精准，我们就需要使预测结果与真实结果之间的距离越小损失函数：可以通过直接法和迭代法两种方式对该损失函数进行优化，进而得到使损失函数最小的回归系数。算法模型——回归模型可以通过直接法和迭代法两种方式对该损失函数进行优化，进而得到使损失函数最小的回归系数。直接法，就是直接给出优化问题的最优解，并不是所有的优化问题都可以用直接法得到最优解，如果要使用直接法，损失函数需要满足两个条件：①损失函数为凸函数；②损失函数为解析解，即通过严格的公式所求得的解。凸函数定义：设函数为凸函数，当且仅当对定义域中任意两点,和任意实数，总有：算法模型——回归模型很明显，我们的损失函数满足以上两个条件，现在，我们直接对各个回归系数求偏导，并令其等于0：加以推导，我们可以得到最优解：算法模型——回归模型Python代码实现算法模型——回归模型将绘制在车速与刹车距离散点图中回归算法与预测一元线性回归多项式回归

因此，我们可以用回归算法进行预测：step1：建立模型step2：将数据分为训练集，测试集step3：用训练集对模型进行训练Step4：用测试集验证模型效果Step5：对新数据进行预测预测算法介绍在工业维护场景中，可以使用多种算法来进行预测和故障检测。机器学习算法：①逻辑回归（LogisticRegression）：用于二分类问题，可以预测设备是否会发生故障。②决策树（DecisionTrees）：可以用于故障原因分析和设备维护决策。③随机森林（RandomForest）：基于多个决策树的集成算法，可以用于故障检测和设备维护优化。④支持向量机（SupportVectorMachines）：用于分类和回归问题，可以用于预测设备状态和故障概率。⑤神经网络（NeuralNetworks）：可以用于复杂的预测和故障检测任务，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。预测算法介绍2.时间序列分析算法：①自回归移动平均模型（ARIMA）：用于对时间序列数据进行建模和预测，适用于设备故障时间序列数据分析。②季节性分解（SeasonalDecompositionofTimeSeries,STL）：用于分解时间序列数据的趋势、季节性和残差成分，帮助发现异常和故障模式。③长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）：一种适用于时间序列数据的循环神经网络，可以用于预测设备故障和异常检测。预测算法介绍3.异常检测算法：离群点检测（OutlierDetection）：用于识别与正常设备行为不符的异常观测值。高斯混合模型（GaussianMixtureModels,GMM）：用于建模设备数据分布，发现异常行为。孤立森林（IsolationForest）：一种快速的异常检测算法，适用于大规模数据集。预测算法介绍——神经网络简介神经网络是一种人工智能方法，用于教计算机以受人脑启发的方式处理数据