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摘要
为解决风力机叶片结冰预测问题,本文采用卡方检验结合Pearson相关系数进行特征筛选,该方法筛选出的特征所保留的信息较之于单一的卡方检验更多;采用Pearson相关系数结合主成分分析(PCA)进行特征降维,该方法的降维效果较之于单一的PCA更好;采用单一模型CART、RF和MLP构建的Stacking模型进行风力机叶片结冰预测,该模型的预测效果比单一模型更好。这证明了本文所提出的特征筛选方法、特征降维方法及预测模型的有效性。
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单位自动化学院; 昆明理工大学
