这段代码实现了一个基于复合健康指标的设备故障预测模型。具体来说，它使用了皮尔逊相关系数来计算每个特征与目标变量之间的相关性，并根据权重和相关系数计算出复合健康指标。然后，它使用优化算法（Nelder-Mead）来寻找最佳的权重和故障时间，以最大化复合健康指标在某个时间点上的值。最后，它绘制了复合健康指标和预测的故障时间。
具体步骤如下：
1. 加载数据：从 CSV 文件中读取数据，并选择需要分析的数据范围。
2. 归一化处理：对数据进行归一化处理，使得所有特征都具有相同的重要性。
3. 计算复合健康指标：根据皮尔逊相关系数和权重计算复合健康指标。
4. 定义目标函数：定义一个目标函数，该函数将权重和故障时间作为输入，并返回复合健康指标在某个时间点上的值。
5. 优化参数：使用 Nelder-Mead 算法寻找最佳的权重和故障时间，以最大化复合健康指标在某个时间点上的值。
6. 预测故障时间：根据优化后的参数重新计算复合健康指标和预测结果，并计算预测的故障时间。
7. 绘制图表：绘制复合健康指标和预测的故障时间，以便更好地理解模型的性能。
总体来说，这段代码实现了一个基于数据驱动的设备故障预
Ai助手
资讯
常用工具
网站模板