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申请/专利权人：南京熊猫电子股份有限公司;南京熊猫信息产业有限公司
申请日：2023-10-31
公开（公告）日：2024-02-02
公开（公告）号：CN117495347A
主分类号：G06Q10/20
分类号：G06Q10/20;G06F16/215;G06F16/28
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开
摘要：本发明公开了一种基于数据仓库预测AFC设备状态的方法，包括对设备运行和维修的历史数据进行采集和清洗，基于多元线性回归模型和多层感知机模型，为设备建立MLR‑MLP模型，用清洗后的历史数据建立预测模型，获得设备的预测状态；本发明所设计的方法在保证设备服务质量的前提下，避免了过度维修，节约了维护成本和人力成本，让AFC设备日常维护工作更加科学、高效和经济。
主权项：1.一种基于数据仓库预测AFC设备状态的方法，其特征在于，执行如下步骤S1-步骤S4，完成目标设备状态的预测：步骤S1：采集目标设备多个历史时刻的运行和维修历史数据，并进行数据清洗；步骤S2：根据目标设备运行和维修的历史数据，确定目标设备各历史时刻的特征参数，包括设备基础信息特征参数、设备模块相关参数、维修相关参数；步骤S3：以目标设备各历史时刻的特征参数构建特征参数集合，并进行预处理；基于多元线性回归算法，拟合特征参数的多元线性回归模型，获取目标设备各特征参数的线性关系；步骤S4：基于多层感知机，以目标设备各特征参数为输入，获取目标设备各特征参数的非线性关系，将多元线性回归模型和多层感知机进行整合，构建MLR-MLP模型，MLR-MLP模型以目标设备历史时刻的特征参数为输入，以预测的目标设备的特征参数为输出，应用MLR-MLP模型，完成目标设备状态的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京熊猫电子股份有限公司;南京熊猫信息产业有限公司 一种基于数据仓库预测AFC设备状态的方法
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