田纳西-伊斯曼过程数据集
时间: 2024-08-14 15:08:44 浏览: 88
田纳西-伊斯曼过程数据集(Tennessee Eastman Process Dataset),简称TEP,是一个广泛用于化学工程和机器学习领域的模拟数据集。这个数据集基于真实的化工流程——田纳西州的东曼糖厂的一个综合单元操作模型,主要包括一系列连续的化学反应和分离步骤。它包含了一系列工艺变量(如温度、压力、浓度等)的时间序列数据,以及一些关键的质量指标作为目标变量。
在数据挖掘和预测分析中,TEP数据集常用于测试模型对于复杂工业过程动态行为的理解和建模能力。参与者可以使用它来训练和评估各种算法,比如监督学习中的时间序列预测或状态估计,以及用于故障检测和诊断。
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介绍一下田纳西-伊斯曼数据集
田纳西-伊斯曼数据集(Tennessee Eastman Process Data Set)是一个用于测试过程控制算法的标准数据集,由田纳西东曼化工公司(Tennessee Eastman Chemical Company)在20世纪80年代开发。它是一个复杂的化工过程,包括12个单位操作和41个传感器测量值。通过对这些测量值的处理,可以推断出过程的状态和变化情况,从而实现对过程的控制。
该数据集被广泛用于测试和比较不同的过程控制算法,如故障检测、故障诊断、异常检测和过程控制等方面。它提供了一个标准测试基准,使得研究人员可以更好地评估他们的算法的性能和效果,并与其他算法进行比较。