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基于LSTM-KAN的冷水機組故障診斷特征優(yōu)化

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摘 要：冷水機組的故障檢測與診斷（FDD）對調節(jié)室內舒適度和管理建筑能耗具有重要意義。然而，原始數據中的特征冗余給故障診斷帶來很大困擾，為解決這一問題，提出了一種結合機器學習回歸與分類的預測方法。首先，通過長短期記憶網絡（LSTM）及其變體精確預測高相關但低重要的特征，從而有效減少特征冗余。其次，利用支持向量機（SVM）對優(yōu)化后的特征進行故障診斷，評估其效果。（剩余6532字）

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