基于机器学习的超声水表故障预测系统

本发明公开了基于机器学习的超声水表故障预测系统，能够实时监测超声水表的运行状态，提前预测潜在的故障，提高了故障诊断的时效性；通过特征提取模块，从采集到的多参数数据中提取与故障相关的特征，提高了故障预测的准确性；同步采用了SVM模型进行故障预测，具有较强的泛化能力，适用于处理高维数据，提高了模型的鲁棒性。