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摘要
为保障水轮机在工作状态下的安全运行，有必要对轴瓦温度进行预测研究，提出了一种基于XGBoost-LSTM的轴瓦温度预测模型，利用XGBoost进行特征选择，挑选出对轴瓦温度有影响的重要特征；利用LSTM进行时间序列分析，挖掘出特征的未来发展趋势，得到更加准确的预测结果。结果表明：特征选择后模型精度得到了一定程度提升，LSTM模型能够较好地预测出轴瓦温度的变化趋势，预测值与真实值的最大误差小于1℃,研究成果可为水轮机故障预测与健康管理系统的开发提供理论和技术支持。
- 出版日期2023
- 单位湖南大学; 华自科技股份有限公司
