关键词：机械设备;灰色预测;线性回归;异常高温预测
摘 要：本文对工业设备异常温度变化报警模型做了调研汇总，机器学习算法在温度预测与故障诊断过程中发挥了不可忽视的作用。基于高速轴承运行过程的温度样本做分析，比较了线性回归模型和GM(1,1)模型的预测误差，发现GM(1,1)模型在机械设备运转过程中的温度变化预测较线性回归模型更准确，模型精度达到99.59%。本文对机械设备部件运行过程中温度异常变化预警有一定参考意义。
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