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作者：李有文;
单位：山西机电职业技术学院;
摘要：拖拉机发动机剩余寿命预测对于提高工作效率、降低维修成本、延长机器寿命和保障安全运行具有重要意义。通过预测发动机剩余寿命，可以更好地进行资源规划和分配。为此，提出了一种基于遗传算法优化的拖拉机发动机剩余寿命预测模型，结合遗传算法和剩余寿命预测方法，通过优化遗传算法的参数，提高了预测模型的准确性和稳定性。同时，通过收集大量的拖拉机发动机运行数据，提取与剩余寿命相关的特征，基于遗传算法寻找最佳的特征子集建立了预测模型。最后，通过试验验证了模型在拖拉机发动机剩余寿命预测方面的有效性。结果表明：与传统的预测模型相比，基于遗传算法优化的模型具有更高的预测准确性和稳定性，RMSE为6.023,MAE仅为4.531。研究结果可以有效地应用于拖拉机发动机剩余寿命预测和维护决策中。
关键词：拖拉机发动机;;寿命预测;;遗传算法;;神经网络;;相关性
基金资助：山西省教育科学“十四五”规划2022年度项目(GH-221002);; 山西省教育科学“十三五”规划2020年度教育政策研究专项(ZC-20049)
