伝統的な分析方法：伝統的な三比法、Rogers比法などのガス濃度比値に依存して故障を判断する方法は、符号化が不完全で、境界の絶対などの欠陥があるため、正確率が制限されている。そのうち、3比法の正確率は約86.32%である。一方、初期の単純モデルに基づく診断方式は、サポートベクトルマシン（SVM）に基づく基礎モデルのように、故障診断全体の正確率は90%にすぎず、故障トランスの識別率は80%にすぎなかった。

組み合わせ知能アルゴリズムの最適化方法：アルゴリズムと検査技術の融合に伴い、正確率は大幅に向上した。進化k平均値と専門家サブモデルを結合した方案のように、IECTC 10データベース上の正確率は98.29%に達した、ランダム森林アルゴリズムを組み込んだ知能診断システムは、6つの大類32種類の故障モードの典型的な故障識別精度≧98.5%である、また、特徴ガス関連特徴に基づいて構築されたファジィ推論システムもあり、特定の故障時系列データテストでは、精度はさらに100%に達した、ガスクロマトグラフィー装置はデジタル自動照合と知能識別技術を結合すると、検出精度も95%に向上することができる。

その他の最適化モデル方法：いくつかの特徴的な最適化とアルゴリズム最適化されたカスタマイズモデルも優れた表現を持っている。例えば、ジャッカル最適化アルゴリズムの好ましい特徴量に基づいてスカイイーグルアルゴリズムを組み合わせてランダム森林を最適化するAO-RFモデルは、通常のRF、SVMなどのモデルに比べて、診断精度を1.84%-15.86%高めることができ、ベイズネットワークと仮説検査に基づくモデルでは、最大診断精度は88.9%に達し、一部のトップアルゴリズムモデルより低いが、従来の方法に比べて顕著に向上している。

しかし、上述の精度は理想的な条件下の結果であり、実際の応用において、サンプリングが規範化されていない、油サンプル輸送振動によるガスの逸散、キャリアガスの純度不足などの問題があれば、約23.7%の誤審例を引き起こす可能性があり、最終的な故障判断の精度を著しく低下させることができる。