发动机剩余寿命预测代码python

发动机剩余寿命预测通常是一个基于数据分析和机器学习的问题，Python作为数据科学的强大工具，非常适合这类任务。以下是编写此类代码的一般步骤：

1. 数据收集：首先需要获取关于发动机性能、运行条件、维护历史等特征的数据。这可能包括传感器读数、工作小时数、温度、压力等相关指标。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('engine_data.csv') # 假设数据文件名

2. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，将非数值特征编码成数值特征，有时还需要对数据进行归一化或标准化。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

3. 特征工程：根据领域知识提取相关的特征组合，如滑动窗口统计、时间序列分析等。

4. 模型选择：可以选择回归模型，比如线性回归、决策树回归、随机森林回归或更复杂的神经网络模型（例如LSTM或Transformer用于时间序列预测）。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)

5. 训练模型：将处理后的数据分为训练集和测试集，然后用训练数据拟合模型。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model.fit(X_train, y_train)

6. 预测及评估：用训练好的模型预测引擎剩余寿命，并通过各种指标（如R^2分数、MAE/MSE）评估模型性能。

7. 持续优化：根据预测结果调整模型参数，或者尝试其他算法，提升预测准确度。