| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第6-8页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线背景 | 第9-11页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3.2 研究方法和技术路线 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的主要贡献 | 第11-12页 |
| 第二章 文献综述和相关理论 | 第12-29页 |
| 2.1 国内外文献综述 | 第12-17页 |
| 2.1.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 2.1.2 国内研究现状 | 第15-17页 |
| 2.2 相关理论 | 第17-29页 |
| 2.2.1 XGBoost | 第17-19页 |
| 2.2.2 LightGBM | 第19-24页 |
| 2.2.2.1 GOSS | 第20-22页 |
| 2.2.2.2 EFB | 第22-24页 |
| 2.2.3 ERT | 第24-26页 |
| 2.2.4 基于时间窗口的模型融合 | 第26-29页 |
| 第三章 数据来源和特征工程 | 第29-38页 |
| 3.1 数据来源 | 第29-31页 |
| 3.1.1 数据说明 | 第29-31页 |
| 3.1.2 选择该数据的原因 | 第31页 |
| 3.2 特征工程 | 第31-38页 |
| 3.2.1 数据表基本分析 | 第31-34页 |
| 3.2.2 特征工程基本框架 | 第34-36页 |
| 3.2.3 缺失值处理和数据标准化 | 第36-38页 |
| 第四章 风机叶片结冰预测模型实证结果分析与比较 | 第38-53页 |
| 4.1 模型评价指标 | 第38-40页 |
| 4.1.1 准确率 | 第38页 |
| 4.1.2 平均准确率 | 第38-39页 |
| 4.1.3 精确率、召回率、F值 | 第39页 |
| 4.1.4 AUC评价指标 | 第39-40页 |
| 4.2 基于单模型的风机叶片结冰预测 | 第40-46页 |
| 4.2.1 基于XGBoost的叶片结冰预测模型 | 第40-43页 |
| 4.2.2 基于LightGBM的叶片结冰预测模型 | 第43-44页 |
| 4.2.3 基于ERT的叶片结冰预测模型 | 第44-46页 |
| 4.3 基于混合模型的风机叶片结冰预测 | 第46-50页 |
| 4.3.1 时间窗口为半小时下,基于LightGBM的模型实证 | 第46-48页 |
| 4.3.2 时间窗口为十分钟下,基于XGBoost的模型实证 | 第48页 |
| 4.3.3 时间窗口为十分钟下,基于ERT的模型实证 | 第48-49页 |
| 4.3.4 时间窗口为十分钟下,基于混合模型的模型实证 | 第49-50页 |
| 4.4 模型对比研究 | 第50-53页 |
| 第五章 总结和后续研究建议 | 第53-56页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 后续研究建议 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
