基于随机森林算法的工业大数据故障分析

随着信息技术的发展，工业互联网技术已经被应用到工业大数据生产的各个环节，基于大数据技术的数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等模块的技术应用也越来越走向成熟和高端。但是数据异常在生产过程中带来的风险始终是企业不可忽视的问题。文章对工业大数据的实时数据进行特征提取、数据处理，采用随机森林算法对工业大数据进行训练、构建模型，将实时数据输入模型中，动态更新参数以提高模型的分类精度，输出分类结果，最终在工业生产过程中对工业大数据进行故障预警并进行故障分析。