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首页> 根据【关键词:集成学习,时间序列预测,航空发动机排气温度,特征选择,时空融合网络】搜索到相关结果 4 条

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基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测: 作者： 车畅畅王华伟倪晓梅付强 来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机 时间序列预测 性能退化分析 GRU神经网络剩余寿命预测; 描述： 多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统

基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测: 作者： 车畅畅王华伟倪晓梅付强 来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机 时间序列预测 性能退化分析 GRU神经网络剩余寿命预测; 描述： 多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统

基于集成学习的航空发动机排气温度预测: 作者： 易文川王兴王翔唐庆如 来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型： 期刊 关键词： 集成学习 航空发动机排气温度神经网络; 描述： 准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而，传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度

基于集成学习的航空发动机排气温度预测: 作者： 易文川王兴王翔唐庆如 来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型： 期刊 关键词： 集成学习 航空发动机排气温度神经网络; 描述： 准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而，传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度

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