[学科前沿] 项目介绍 Python实现基于DBO-LightGBM蜣螂优化算法（DBO）优化轻量级梯度提升机（LightGBM）进行故障诊断 [推广有奖]

0关注
0粉丝

已卖：23份资源

本科生

40%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 981 个
通用积分: 105.3617
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 477 点
帖子: 19
精华: 0
在线时间: 172 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2025-12-8

楼主

南唐雨汐

发表于 2025-9-23 07:07:56 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

Python
实现基于
DBO-LightGBM
蜣螂优化算法（
DBO）优化轻量级梯度提升机（
LightGBM
）进行故障诊断的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在工业生产中，设备故障是导致生产停滞、生产效率降低和生产成本增加的重要因素之一。尤其在高精度制造业，设备的健康状况直接关系到生产线的稳定性和产品的质量。故障诊断作为设备维护中的关键任务，涉及到对设备故障原因的识别、定位和分类。随着信息技术的不断发展，机器学习和数据挖掘技术逐渐被应用于故障诊断中。这些技术能够从历史数据中提取出潜在的规律和异常，从而在设备出现问题前预测和检测故障，达到提前预警的目的。LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升算法，已在多种机器学习任务中获得广泛应用。DBO（Dung Beetle Optimization）蜣螂优化算法是一种基于模拟蜣螂觅食行为的全局优化算法，其通过群体合作与局部搜索机制，能够有效寻找全局最优解。
随着数据量的不断增长，传统 ...