如何提高装载机速箱高温问题的预测能力?

1. 使用更精确的温度传感器。
2. 使用更复杂的模型。
3. 使用更广泛的数据集。
4. 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。