Abstrakt. Vi beskriver ett arbetsflöde för datautvinning för prediktivt underhåll av lufttryckssystemet i tunga lastbilar. Vårt tillvägagångssätt består av fyra steg: (i) ett filter som utesluter en delmängd av funktioner och exempel baserat på antalet saknade värden (ii) en metafeatures teknisk procedur som används för att skapa en meta-nivå funktioner som har som mål att öka informationen om de ursprungliga data; (iii) en partisk provtagningsmetod för att hantera problemet klass obalans; och (iv) förstärkt träd att lära sig målkonceptet. Resultaten visar att metafeatures-tekniken och den partiska provtagningsmetoden är avgörande för att förbättra klassificeringens prestanda.
Cerquiera V. et al. REF beskrev ett arbetsflöde för datautvinning för prediktivt underhåll av tunga lastbilar.
Combining Boosted Trees with Metafeature Engineering for Predictive Maintenance
{'venue': 'IDA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}