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根据【关键词:
航空发动机,时间卷积网络,剩余寿命预测,多头自注意力机制
】搜索到相关结果
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航空发动机
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第六届中国航空科学技术大会论文集
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科学技术与工程
(20)
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(3)
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(3)
系统工程与电子技术
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长春工业大学
(2)
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(2)
内蒙古科技大学
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(2)
现代计算机
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(1)
长春工程学院学报(自然科学版)
(1)
计算机技术与发展
(1)
北京信息科技大学学报(自然科学版)
(1)
数字通信世界
(1)
关键词
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IPSO-ITCN的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法研究
作者:
王善求.
来源:
长春工业大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
时间卷积网络
粒子群算法
剩余使用寿命
扩张因子
描述:
基于IPSO-ITCN的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法研究
非完美维修下民航发动机
剩余寿命预测
作者:
曹惠玲
崔科璐
郭静
来源:
机械科学与技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
Wiener过程
剩余寿命预测
非完美维修
描述:
的性能退化进行建模。根据历史性能退化数据以及历史维修记录数据,通过极大似然估计算法对模型参数进行估计,实现对
航空发动机
的RUL预测。通过航空公司实际发动机机载快速存取记录器(QAR)数据进行模型验证,结果表明:该方法能够更好地跟踪发动机实际性能退化过程,预测精度较高,能为民航发动机维修计划的制定提供依据。
基于LSTM-DBN的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
李京峰
陈云翔
项华春
蔡忠义
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
长短时记忆网络
健康指标
深度置信网络
剩余寿命预测
描述:
针对
航空发动机
剩余寿命预测
中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的
剩余寿命预测
方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行
基于滤波模型的航空制导弹药剩余寿命分布
作者:
马长刚
李青
陈明
陈丽
来源:
海军航空工程学院学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
滤波模型
参数估计
剩余寿命预测
动态主成分分析
描述:
如何更好地利用技术检测数据来预测航空制导弹药剩余寿命,这是弹药质量控制研究中的一个重要方向。利用动态主成分分析法提取了航空制导弹药状态检测参数主成分,解决了弹药检测参数冗余、相互关联的问题,为剩余寿命分布研究奠定了基础。基于滤波模型和威布尔分布以及正态分布,建立了航空制导弹药剩余寿命分布模型。通过实例,就能很好地将弹药剩余寿命分布与弹药故障联系起来,并动态掌握其剩余寿命分布情况。
面向可迁移跨域自适应学习的
航空发动机
剩余寿命预测
方法
作者:
李文骁
李勇成
李鹏
马浩统
雷印杰
来源:
现代计算机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
可迁移对抗
跨域学习
域自适应
剩余寿命预测
描述:
航空发动机
剩余寿命(RUL)预测任务中数据集标签较少且工况多变,导致传感器时间序列之间存在明显分布差异,限制了RUL预测方法的泛化能力。跨域学习的提出为该任务提供了一种可行的解决方案。传统跨域学习
基于DBN-GRU的
航空发动机
剩余寿命预测
方法
作者:
周战洪
李冀
贺红林
陈博瑞.
来源:
第六届中国航空科学技术大会论文集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
融合模型
深度神经网络
涡扇发动机
剩余寿命预测
描述:
基于DBN-GRU的
航空发动机
剩余寿命预测
方法
基于DBN-GRU的
航空发动机
剩余寿命预测
方法
作者:
周战洪
李冀
贺红林
陈博瑞.
来源:
第六届中国航空科学技术大会论文集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
融合模型
深度神经网络
涡扇发动机
剩余寿命预测
描述:
基于DBN-GRU的
航空发动机
剩余寿命预测
方法
故障影响下
航空发动机
剩余寿命预测
方法研究
作者:
林正
来源:
重庆大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
Wiener过程
退化过程
故障影响
剩余寿命预测
描述:
故障影响下
航空发动机
剩余寿命预测
方法研究
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