如何提高装载机速箱高温问题的预测能力?
- 使用更精确的温度传感器。
- 使用更复杂的模型。
- 使用更广泛的数据集。
- 使用机器学习方法。
请解释每个选项的优势和劣势：
1. 使用更精确的温度传感器
优势:
- 提高了温度传感器对高温事件的敏感性。
劣势:
- 更精确的传感器价格更高，成本较高。
2. 使用更复杂的模型
优势:
- 捕获了温度变化的更多细节。
劣势:
- 更复杂的模型需要更多数据和计算资源。
3. 使用更广泛的数据集
优势:
- 覆盖了更多温度变化情况。
劣势:
- 训练更大型模型需要更多数据，成本更高。
4. 使用机器学习方法
优势:
- 能够从数据中学习模式，提高预测能力。
劣势:
- 需要大量数据，训练机器学习模型需要专业技术。
- 预测结果可能受训练数据质量的影响。
