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施洋洋
Urban and Rural Studies 2025 No.14
亳州市建筑业管理服务中心
为提升建筑机械故障预测准确性,文章采用大数据分析技术。通过实时监测与采集建筑机械运行数据,经清洗、处理后进行特征提取并建立模型,构建故障诊断与预警系统。分析了数据采集、预处理、特征选择及模型建立等方法,并给出故障预测评估指标。研究表明,优化策略如提升数据质量、增强模型泛化能力等,能有效提高故障预测效果,为建筑机械故障预测提供了新的思路与方法。
大数据分析;建筑机械;故障预测;数据处理;预测模型
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Language: 中文
CN:10-1589/TU
ISSN:2096-6539
Publication Frequency: 半月刊
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