import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import minimize # 加载数据 data = pd.read_csv('E:/lunwenpython/me

这个实验代码的目标是通过优化权重和失效时间来预测设备的失效时间。如果预测失效时间为0，可能有以下几种情况： 1. 数据中的特征与目标变量之间没有足够的相关性，导致无法建立有效的复合健康指标。 2. 维纳过程模拟出现了异常，例如步长过大或者随机数生成出现问题，导致模拟结果不可靠。 3. 目标函数存在局部最优解，导致优化算法无法找到全局最优解，从而得到的预测失效时间不准确。 需要进一步分析数据和代码，确定具体原因并进行调整。 如果要改进代码，可以考虑以下几点： 1. 增加更多的特征，以提高复合健康指标的准确性。 2. 调整维纳过程模拟的参数，例如步长大小和随机数生成方式，以提高模拟结果的可靠性。 3. 尝试使用其他优化算法，例如遗传算法或粒子群算法，以寻找更好的全局最优解。 4. 对数据进行更详细的分析，例如探索特征之间的关系、检查数据质量等，以发现潜在的问题。