实验表明根据机器的条件状况进行维护能节省大量的资金,通过建模去预测剩余使用寿命能达到这一目标。 传统的剩余使用寿命基于一个假设:健康退化曲线遵循一些特定的形状,比如:指数型或者线性的。在这一假设下,我们能建立健康指数的预测模型。健康指数的推测能被用来剩余使用寿命的预测。但是,我们发现这种假设在真实世界的数据...
Encoder-Decoder是一个十分通用的计算框架,其使用的具体模型如,CNN/RNN/Bi-RNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等可根据不同的场景需求确定。此外,Encoder-Decoder框架其本质是实现直观表示(例如词序列或图像)和语义表示之间来回映射。故通过该框架我们可以使用来自一种模态数据的编码器输出作为用于另一模态的解码器输入,以实现将...
2、本发明构建bi-lstm剩余寿命预测模型,通过历史数据进行模型训练,利用bi-lstm模型的双向特征学习,提高模型特征学习能力和预测能力; 3、本发明将ae提取的特征输入bi-lstm预测模型中进行剩余寿命预测,提高剩余寿命预测精度,提高预测手段智能化。 附图说明 图1为本发明实施例提供的一种结合ae和bi-lstm的机械设备关键零部...
相反，如果不使用encoder-decoder架构，而是单独使用LSTM作为模型，则需要手动设计如何处理变长的输入序列和...
LSTM-based Encoder-Decoder for Multi-sensor Anomaly Detection(EncDec-AD),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Encoder将源语言转换成向量表示，Decoder将该向量解码成目标语言。这种端到端的方式能够捕捉长程依赖关系，...
1.主要工作是将机械设备的传感器数据,LSTM-encoder-decoder模型输入正常数据时间序列训练模型,重构时间序列,然后使用异常数据进行测试,产生较高的重构错误,表明时间序列数据为异常的。 ps:在encoder-decoder模型中有score机制,较高的异常分数是更可能为异常的。
轨迹lstm预测encoderdecoder轨迹数据 基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术李青勇何兵张显炀朱晓宇刘刚摘要:针对弱约束非合作目标的轨迹特性和运动特性,提出一种基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术(EDMTP)。引入一阶差分处理,降低了轨迹数据的时间依赖性,得到了无趋势的轨迹。构造输入输出的轨迹数据对,将预测...
机器学习5. RNN/LSTM/GRU 反向传播公式推导;encoder-decoder框架/attention机制汇总,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。