2026年機(jī)器學(xué)習(xí)工程師智能能源應(yīng)用測試試題考試時(shí)長：120分鐘滿分：100分考核對象：機(jī)器學(xué)習(xí)工程師及相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)者題型分值分布：-判斷題（總共10題，每題2分）總分20分-單選題（總共10題，每題2分）總分20分-多選題（總共10題，每題2分）總分20分-案例分析（總共3題，每題6分）總分18分-論述題（總共2題，每題11分）總分22分總分：100分---一、判斷題（每題2分，共20分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合是指模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，導(dǎo)致泛化能力下降。2.支持向量機(jī)（SVM）在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，尤其適用于線性不可分問題。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法通過梯度下降優(yōu)化權(quán)重，但易陷入局部最優(yōu)解。4.在智能能源應(yīng)用中，時(shí)間序列預(yù)測模型通常采用ARIMA算法。5.隨機(jī)森林算法屬于集成學(xué)習(xí)方法，通過多棵決策樹投票提高預(yù)測穩(wěn)定性。6.交叉驗(yàn)證主要用于評估模型的泛化能力，避免單一訓(xùn)練集導(dǎo)致的偏差。7.深度學(xué)習(xí)模型需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)依賴較低。8.在智能電網(wǎng)中，異常檢測算法可用于識別電力負(fù)荷的突變行為。9.熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法，通過信息熵計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。10.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性在能源領(lǐng)域不重要，因?yàn)轭A(yù)測精度優(yōu)先。二、單選題（每題2分，共20分）1.下列哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.線性回歸B.K-means聚類C.邏輯回歸D.決策樹2.在處理非線性關(guān)系時(shí)，支持向量機(jī)通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間。以下核函數(shù)中，適用于非線性可分但樣本量較小的情況的是（）。A.線性核B.多項(xiàng)式核C.RBF核D.Sigmoid核3.機(jī)器學(xué)習(xí)中的“欠擬合”現(xiàn)象通常由以下哪個(gè)原因?qū)е拢浚ǎ〢.模型復(fù)雜度過高B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足C.過度正則化D.特征維度過高4.在智能能源預(yù)測中，若數(shù)據(jù)存在季節(jié)性波動(dòng)，應(yīng)優(yōu)先考慮使用（）模型。A.AR模型B.LSTM網(wǎng)絡(luò)C.Prophet模型D.GBDT算法5.以下哪種方法不屬于特征工程？（）A.特征縮放B.特征選擇C.模型集成D.降維處理6.在智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測中，若需處理多步預(yù)測問題，應(yīng)優(yōu)先選擇（）模型。A.回歸樹B.多層感知機(jī)（MLP）C.隱馬爾可夫模型（HMM）D.線性模型7.以下哪種指標(biāo)適用于評估分類模型的均衡性？（）A.MAEB.F1分?jǐn)?shù)C.AUCD.RMSE8.在智能能源優(yōu)化中，若需處理多目標(biāo)優(yōu)化問題，應(yīng)優(yōu)先選擇（）算法。A.遺傳算法B.粒子群優(yōu)化C.模擬退火D.線性規(guī)劃9.以下哪種技術(shù)不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)范疇？（）A.Q-learningB.神經(jīng)自博弈（NAGS）C.線性回歸D.DeepQ-Network（DQN）10.在智能能源領(lǐng)域，若需處理小樣本學(xué)習(xí)問題，應(yīng)優(yōu)先考慮（）方法。A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.遷移學(xué)習(xí)C.降維處理D.過采樣三、多選題（每題2分，共20分）1.以下哪些屬于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的評估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.均方誤差（MSE）C.信息熵D.AUC2.在智能能源應(yīng)用中，時(shí)間序列分析常用的模型包括（）。A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.GARCH3.以下哪些屬于集成學(xué)習(xí)方法？（）A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.XGBoostD.K-means4.在智能電網(wǎng)中，異常檢測算法可用于（）。A.識別電力負(fù)荷突變B.檢測設(shè)備故障C.預(yù)測負(fù)荷曲線D.優(yōu)化能源分配5.以下哪些屬于特征工程的方法？（）A.特征編碼B.特征交互C.特征選擇D.模型調(diào)參6.在深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪些屬于常見的優(yōu)化器？（）A.AdamB.SGDC.RMSpropD.MBGD7.在智能能源優(yōu)化中，以下哪些屬于多目標(biāo)優(yōu)化問題？（）A.能源調(diào)度B.負(fù)荷均衡C.成本最小化D.環(huán)境保護(hù)8.以下哪些屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景？（）A.自動(dòng)駕駛B.機(jī)器人控制C.智能推薦D.電力負(fù)荷優(yōu)化9.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，以下哪些屬于正則化方法？（）A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.數(shù)據(jù)增強(qiáng)10.在智能能源領(lǐng)域，以下哪些屬于小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)？（）A.遷移學(xué)習(xí)B.元學(xué)習(xí)C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.降維處理四、案例分析（每題6分，共18分）案例1：智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測某城市電網(wǎng)需預(yù)測未來24小時(shí)電力負(fù)荷，數(shù)據(jù)包含歷史負(fù)荷、溫度、天氣狀況等特征。假設(shè)已收集1年數(shù)據(jù)，需選擇合適的模型進(jìn)行預(yù)測，并說明理由。案例2：光伏發(fā)電功率優(yōu)化某光伏電站需優(yōu)化發(fā)電功率，數(shù)據(jù)包含光照強(qiáng)度、溫度、電池板角度等特征。假設(shè)需處理非線性關(guān)系且數(shù)據(jù)量較小，請選擇合適的模型并說明理由。案例3：電力系統(tǒng)異常檢測某電力系統(tǒng)需檢測異常用電行為，數(shù)據(jù)包含用電量、用電時(shí)間、設(shè)備類型等特征。假設(shè)需處理高維數(shù)據(jù)且異常樣本較少，請選擇合適的模型并說明理由。五、論述題（每題11分，共22分）1.論述機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源優(yōu)化中的應(yīng)用價(jià)值，并舉例說明。2.比較深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)，并說明適用場景。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.√2.√3.√4.×（應(yīng)使用ARIMA或LSTM等時(shí)間序列模型）5.√6.√7.×（深度學(xué)習(xí)需大量數(shù)據(jù)）8.√9.√10.×（可解釋性在能源領(lǐng)域重要，如安全性和合規(guī)性）二、單選題1.B2.C3.B4.C5.C6.B7.B8.A9.C10.B三、多選題1.ABD2.ABCD3.ABC4.AB5.ABC6.ABC7.ABCD8.ABD9.AB10.AB四、案例分析案例1解析：-模型選擇：LSTM或Prophet。-理由：LSTM適用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，能捕捉長期依賴關(guān)系；Prophet適用于含季節(jié)性波動(dòng)的數(shù)據(jù)。案例2解析：-模型選擇：隨機(jī)森林或梯度提升樹（GBDT）。-理由：非線性關(guān)系可通過集成學(xué)習(xí)方法處理，且數(shù)據(jù)量小需避免過擬合。案例3解析：-模型選擇：異常檢測算法（如IsolationForest）。-理由：高維數(shù)據(jù)可通過樹模型處理，異常樣本少需避免誤報(bào)。五、論述題1.機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源優(yōu)化中的應(yīng)用價(jià)值-預(yù)測與優(yōu)化：如負(fù)荷預(yù)測、光伏發(fā)電量預(yù)測，可提高能源利用效率。-異常檢測：如設(shè)備故障預(yù)警、竊電行為識別，保障系統(tǒng)安全。-決策支持：如能源調(diào)度、電網(wǎng)優(yōu)化，降低運(yùn)營成本。-案例：通過LSTM預(yù)測負(fù)荷