基于LSTM-KAN的冷水機(jī)組故障診斷特征優(yōu)化

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摘 要：冷水機(jī)組的故障檢測(cè)與診斷（FDD）對(duì)調(diào)節(jié)室內(nèi)舒適度和管理建筑能耗具有重要意義。然而，原始數(shù)據(jù)中的特征冗余給故障診斷帶來很大困擾，為解決這一問題，提出了一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)回歸與分類的預(yù)測(cè)方法。首先，通過長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）及其變體精確預(yù)測(cè)高相關(guān)但低重要的特征，從而有效減少特征冗余。其次，利用支持向量機(jī)（SVM）對(duì)優(yōu)化后的特征進(jìn)行故障診斷，評(píng)估其效果。（剩余6532字）