基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 刘月峰   张小燕   郭威   边浩东   何滢婕   来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余使用寿命   双向长短期记忆网络  

描述： 的路径提取特征：1）将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络；2）将原始数据输入双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络，并采用注意力机制处理得到的特征；3）使用注意力机制处理原始数据，并将加权特征输入

基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 刘月峰   张小燕   郭威   边浩东   何滢婕   来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余使用寿命   双向长短期记忆网络  

描述： 的路径提取特征：1）将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络；2）将原始数据输入双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络，并采用注意力机制处理得到的特征；3）使用注意力机制处理原始数据，并将加权特征输入

基于随机森林和时间卷积网络的航空发动机故障预测

作者： 王秀娜   鲁守银   任飞   来源： 计算机时代 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   时间卷积网络   随机森林   故障预测  

描述： 基于随机森林和时间卷积网络的混合模型。该模型利用随机森林算法进行重要性特征提取，然后添加滚动平均值和滚动标准差以增强数据特征，最后整合数据特征输入至时间卷积网络进行故障预测。采用C-MAPSS数据集进行验证，结果表明，该模型的故障预测性能相比于其他机器学习模型有较大幅度的提升。

基于随机森林和时间卷积网络的航空发动机故障预测

作者： 王秀娜   鲁守银   任飞   来源： 计算机时代 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   时间卷积网络   随机森林   故障预测  

描述： 基于随机森林和时间卷积网络的混合模型。该模型利用随机森林算法进行重要性特征提取，然后添加滚动平均值和滚动标准差以增强数据特征，最后整合数据特征输入至时间卷积网络进行故障预测。采用C-MAPSS数据集进行验证，结果表明，该模型的故障预测性能相比于其他机器学习模型有较大幅度的提升。

基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

作者： 马俊涛.   来源： 西安石油大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   时间序列   循环神经网络   航班延误预测   时间卷积网络  

描述： 基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

作者： 马俊涛.   来源： 西安石油大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   时间序列   循环神经网络   航班延误预测   时间卷积网络  

描述： 基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

作者： 马俊涛.   来源： 西安石油大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   时间序列   循环神经网络   航班延误预测   时间卷积网络  

描述： 基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

作者： 马俊涛.   来源： 西安石油大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   时间序列   循环神经网络   航班延误预测   时间卷积网络  

描述： 基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

基于双通道模型的航空发动机剩余寿命预测

作者： 车鲁阳     高军伟     付惠琛   来源： 空军工程大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   寿命预测   时间卷积网络   卷积长短时间记忆网络   多头注意力机制  

描述： 针对现阶段航空发动机单一剩余使用寿命预测模型数据挖掘深度不足导致预测精度低的问题，提出一种双通道模型的预测方法。首先，构建双通道网络结构：通道一使用时间卷积网络，通过残差结构和空洞卷积使得网络具有

基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

作者： 马俊涛.   来源： 西安石油大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   时间序列   循环神经网络   航班延误预测   时间卷积网络  

描述： 基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究