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2003-2020 全部
为您找到包含“多变量时间序列”的内容共3

王锴烨,许方敏

2019-04-01

在工业领域,机械设备在运行过程中不可避免地会磨损。随着损失的累积,设备发生故障的概率越来越大。因此,如果能够准确预测设备的剩余使用寿命(RUL),就可以及时对设备进行维护,避免设备故障引起的停机时间,大大提高企业的生产效率。独立递归神经网络(IndRNN)作为递归神经网络(RNN)的一种变体,在序列MNIST分类、语言建模等方面均优于传统的递归神经网络,但尚未引起业界的广泛关注。本文旨在利用IndRNN对涡扇发动机的健康退化进行研究,并对其剩余使用寿命(RUL)进行准确预测,这不仅有效地解决了梯度爆炸和消失的问题,而且增加了神经网络的可解释性。在工业实际应用中,它还可以与高频采样传感器匹配,处理较长的时间序列。结果表明,IndRNN在RUL估计方面明显优于传统机器学习方法以及CNN和LSTM等深度学习算法。

北京邮电大学信息与通信工程学院,北京邮电大学信息与通信工程学院

#计算机科学技术#

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何富贵,张燕平,赵姝,杨雪洁,陈洁,张铃

2007-12-28

将具有一定相关性的多个时间序列作为整体进行研究,即对多变量时间序列分析,这将有利于更好地了解各时间序列的特性。故对于时间序列的预测问题,本文综合考虑具有相关性的时间序列,这些相关性的时间序列在商空间

教育部博士点基金(20040357002

国家自然科学基金(60675031

973计划(60475017

安徽省教育厅重点自然科学研究(2004CB318108

安徽省自然科学基金项目(2006KJ015A

安徽大学计算智能与信号处理实验室,安徽大学计算智能与信号处理实验室,安徽大学计算智能与信号处理实验室,安徽大学计算智能与信号处理实验室,安徽大学计算智能与信号处理实验室,安徽大学计算智能与信号处理实验室

#计算机科学技术#

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