一种基于机器学习的设备缺陷预测方法及系统

本发明提供一种基于机器学习的设备缺陷预测方法及系统,属于机器学习技术领域；收集化学中水运行中设备的样本缺陷数据，并基于设备的缺陷种类对所述样本缺陷数据进行分类标签处理，得到标签参数数据；对所述标签参数数据进行预处理，并根据设备缺陷特点对不同标签下的参数数据进行特征提取；根据不同标签下所提取的特征以及预处理的标签参数数据，且结合机器学习算法，构建对应标签下的预测函数；获取实际生产环境的验证数据集并输入到所有标签下的预测函数所构建得到的缺陷预测模型中，预测设备缺陷并反馈到缺陷预测模型中进行模型优化及设备缺陷评估。通过用机器学习对设备的缺陷进行预测分析，提高了预测准确性。