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基于MS-IF-AdaBoostM1的井下设备异常检测研究
1
作者
刘燕
张旭锋
《中国矿业》
2025年第S2期636-640,共5页
煤矿井下复杂环境导致机电设备故障居高不下,直接影响生产安全与效率。现有异常检测方法在应对多场景时存在泛化能力不足的缺陷。本文基于累计频次规则和持续时间规则场景,通过分析神东煤炭集团某煤矿设备生产数据,提出基于机器学习技术...
煤矿井下复杂环境导致机电设备故障居高不下,直接影响生产安全与效率。现有异常检测方法在应对多场景时存在泛化能力不足的缺陷。本文基于累计频次规则和持续时间规则场景,通过分析神东煤炭集团某煤矿设备生产数据,提出基于机器学习技术,构建了融合多尺度时间窗口的Isolation Forest算法与AdaBoostM1算法的异常检测集成模型(MS-IFAdaBoostM1)。实验结果表明该模型的检测准确率显著高于单模型,验证双模型的优越性,为井下设备异常检测提供新方法。
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关键词
井下设备
异常检测
多尺度时间窗口
孤立森林
adaboostm1
算法
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职称材料
题名
基于MS-IF-AdaBoostM1的井下设备异常检测研究
1
作者
刘燕
张旭锋
机构
国能神东煤炭集团有限责任公司智能技术中心
出处
《中国矿业》
2025年第S2期636-640,共5页
文摘
煤矿井下复杂环境导致机电设备故障居高不下,直接影响生产安全与效率。现有异常检测方法在应对多场景时存在泛化能力不足的缺陷。本文基于累计频次规则和持续时间规则场景,通过分析神东煤炭集团某煤矿设备生产数据,提出基于机器学习技术,构建了融合多尺度时间窗口的Isolation Forest算法与AdaBoostM1算法的异常检测集成模型(MS-IFAdaBoostM1)。实验结果表明该模型的检测准确率显著高于单模型,验证双模型的优越性,为井下设备异常检测提供新方法。
关键词
井下设备
异常检测
多尺度时间窗口
孤立森林
adaboostm1
算法
Keywords
underground equipment
anomaly detection
multi-scale time window
Isolation Forest
adaboostm1 algorithm
分类号
TP274 [自动化与计算机技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于MS-IF-AdaBoostM1的井下设备异常检测研究
刘燕
张旭锋
《中国矿业》
2025
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