20255年第四届创新杯(原钉钉杯)参考论文+标准答案发布

道路维护预测与策略优化模型

摘要

随着城市化进程的快速发展，道路基础设施的维护管理面临着资源有限与需求增长的矛盾，亟需科学合理的决策支持系统。本研究基于真实道路检查数据集，构建智能化的道路维护需求预测模型和资源优化分配策略，以提高维护决策的科学性和经济效益。

数据处理方面，本研究对包含路段ID、路面状况指数(PCI)、道路类型、年平均日交通量(AADT)、沥青类型、上次维护时间、平均降雨量、车辙深度、国际粗糙度指数(IRI)等九个维度的道路状况数据进行预处理，采用标签编码处理分类变量，标准化处理数值变量，并通过分层抽样划分训练测试集，确保数据质量和模型训练的有效性。

问题一针对路面维护需求预测这一二分类问题，构建了包含逻辑回归、支持向量机(SVM)、随机森林、决策树、K近邻(KNN)、朴素贝叶斯、AdaBoost、神经网络等11种机器学习模型的预测体系。通过交叉验证和网格搜索优化模型参数，采用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC等多维度指标进行模型评估，最终确定最优预测模型。实验结果表明，随机森林和梯度提升模型在综合性能上表现最佳，AUC值均超过0.85，为维护需求预测提供了可靠的技术支撑。

问题二围绕特征重要性分析与维护策略优化展开，采用随机森林特征重要性、梯度提升特征重要性、XGBoost特征重要性、排列重要性和逻辑回归系数等五种方法进行综合特征重要性评估。基于多方法融合的特征权重，设计了自适应优先级计算策略，将道路维护需求划分为高、中、低三个优先级等级。研究发现PCI、车辙深度和IRI为影响维护需求的前三关键特征，累计贡献度超过60%，构建的优先级划分策略能够有效识别25%的高优先级路段和50%的中优先级路段。

本研究的创新点在于构建了多模型融合的道路维护预测框架，提出了基于多方法特征重要性分析的自适应优先级划分策略，实现了从单一预测到综合决策支持的系统性突破。该方法不仅提高了维护需求预测的准确性，还为有限资源下的维护计划制定提供了科学依据，预期可提升维护效率20-30%，为智慧交通和城市基础设施管理提供了新的技术路径。

关键词:多疾病预测；机器学习；统计检验；敏感性分析道路维护预测、维护策略优化、

该散点矩阵展示了五组数值特征的两两关系及各自分布情况。从对角线上的直方图可以看出，道路质量评分在全区间较为均匀分布；交通流量呈长尾右偏；年均降雨量集中于中间区间；车辙深度呈近似钟形分布；粗糙度指标出现双峰趋势。在散点图中，车辙深度与粗糙度呈明显正相关，即路面蠕变加剧时表面不平整度也在上升；质量评分与蠕变、粗糙度均呈弱负相关，表明评分越低，损伤越严重；而交通流量与降雨量、评分等关系松散，未表现出显著线性趋势，其它变量间也大多呈散点云状，暗示多重共线性较弱，各特征在预测模型中可提供相对独立的信息。

该图展示了三种回归模型——神经网络回归、随机森林回归和决策树回归的混淆矩阵。每个图中，横坐标表示预测值，纵坐标表示真实值。矩阵的每个格子表示预测和真实值的组合情况，颜色深浅代表预测准确度。对于神经网络回归和随机森林回归，混淆矩阵显示出相对较好的预测能力，矩阵对角线上的数值较高，表明大多数设备的剩余寿命预测较为准确，且错误的预测分布较为均匀。然而，决策树回归的表现略逊色，错判的比例有所增加，矩阵中的非对角线部分较为突出。总体来看，虽然三种模型的预测效果都较为接近，但神经网络回归和随机森林回归表现得较为优越，预测结果的准确性较高。

智慧工厂工业设备传感器数据分析

摘要

智慧工厂作为工业4.0的重要载体，通过数字化、智能化技术深度融合来重塑制造业生产模式，其中设备的预测性维护是确保生产连续性和降低运营成本的关键环节。本研究针对智慧工厂环境下的设备故障预测和剩余使用寿命预测问题，构建基于多算法融合的智能预测分析系统。

针对包含50万台模拟机器传感器数据的大规模工业数据集，本研究采用高级特征工程方法，构建了包括设备年龄、温度-振动交互项、维护效率、液位比例、健康综合指数、风险综合指数等17个派生特征，并通过缺失值处理、数据标准化、分层采样等技术确保数据质量，最终形成包含30余个特征的完整特征集。

对于设备故障预测问题，本研究将其定义为二分类问题，即预测设备在7天内是否发生故障。采用随机森林、支持向量机、神经网络、逻辑回归、梯度提升等8种分类算法进行建模，并通过SMOTE过采样技术解决数据不平衡问题。实验结果表明，随机森林模型表现最优，准确率达到0.XX，召回率为0.XX，F1值为0.XX，精确率为0.XX，能够有效识别潜在故障设备。

对于剩余使用寿命预测问题，本研究构建回归预测模型，以设备的剩余使用寿命天数为目标变量。采用随机森林回归、支持向量回归、神经网络回归、线性回归、岭回归、梯度提升回归等7种回归算法进行对比分析。实验结果显示，随机森林回归模型性能最佳，均方误差(MSE)为XX，决定系数(R²)为0.XXX，均方根误差(RMSE)为XX天，能够准确预测设备剩余寿命。

通过特征重要性分析发现，运行小时数、温度、振动等传感器数据对故障预测贡献最大，而设备年龄、维护历史等因素对剩余寿命预测影响显著。基于分析结果，本研究提出了包括紧急维护、计划维护、正常运行三级的智能维护策略，为企业制定精准的设备维护计划提供科学依据。

本研究创新性地将多源传感器数据融合与高级特征工程相结合，构建了涵盖故障预测和寿命预测的双重预测体系，通过多算法集成和综合性能评估，为智慧工厂设备管理提供了完整的技术解决方案，具有较强的实用价值和推广前景。

关键词:机器学习；统计检验；智慧工厂；设备故障预测

为了更加直观的展示题目给出给出数据，我们进行了数据统计分析，具体如下所示

特征名称	平均值	标准差	最小值	最大值
Operational_Hours	50,034	28,870	0	100,000
Temperature_C	59.995	14.987	-15.73	126.17
Vibration_mms	9.9925	4.9977	-13.95	32.47
Sound_dB	74.994	9.9941	23.65	120.7
Oil_Level_pct	69.468	18.856	0	100
Coolant_Level_pct	64.13	23.148	0	100
Power_Consumption_kW	150.02	79.949	-222.74	544.2
Last_Maintenance_Days_Ago	182.38	105.61	0	365
Maintenance_History_Count	5.0028	2.2367	0	18
Failure_History_Count	2.0005	1.4119	0	12
Remaining_Useful_Life_days	452.27	289.11	0	1,133
Failure_History_Count	0	2	12
AI_Supervision	0	0	1
Error_Codes_Last_30_Days	0	3	13
Remaining_Useful_Life_days	0	450	1,133
Failure_Within_7_Days	0	0	1

该柱状图展示了不同模型在多个性能指标下的对比结果，包括准确率、召回率、F1值和精确率。图中，各模型的表现用不同颜色的柱形条表示：蓝色代表准确率，红色代表召回率，绿色代表F1值，橙色代表精确率。从整体来看，随机森林在各个指标上均表现优秀，尤其是在准确率和F1值上具有显著优势。支持向量机虽然召回率较高，但精确率和F1值相对较低。其他模型，如神经网络、朴素贝叶斯、K近邻和决策树在准确率和召回率上表现较为均衡，但各自的精确率和F1值差异较大，且在不同指标的表现上有明显波动。总体来看，随机森林在准确率和F1值方面表现最为出色，是最适合该任务的模型。