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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开一种基于TL‑GAN的时间序列多尺度融合预测方法，包括：获取机电设备的性能衰退时间序列样本，并通过对所述性能衰退时间序列样本进行N尺度划分处理，得到N尺度下的一条性能衰退趋势序列数据和N尺度下的N条性能衰退细节序列数据；利用TL‑GAN时间序列生成技术对所述N尺度下的性能衰退趋势序列数据进行生成处理，得到N尺度下的生成趋势序列数据；通过对N尺度下的每条性能衰退细节序列数据进行单尺度融合处理，得到N尺度下的每条性能衰退细节序列数据的单尺度融合的细节序列数据；通过将所述生成趋势序列数据与所述单尺度融合的细节序列数据进行多尺度融合处理，得到机电设备的性能衰退时间序列预测结果。
主权项：1.一种基于TL-GAN的时间序列多尺度融合预测方法，其特征在于，包括：获取机电设备的性能衰退时间序列样本，并通过对所述性能衰退时间序列样本进行N尺度划分处理，得到N尺度下的一条性能衰退趋势序列数据和N尺度下的N条性能衰退细节序列数据；利用TL-GAN时间序列生成技术对所述N尺度下的性能衰退趋势序列数据进行生成处理，得到N尺度下的生成趋势序列数据；通过对N尺度下的每条性能衰退细节序列数据进行单尺度融合处理，得到N尺度下的每条性能衰退细节序列数据的单尺度融合的细节序列数据；通过将所述生成趋势序列数据与所述单尺度融合的细节序列数据进行多尺度融合处理，得到机电设备的性能衰退时间序列预测结果；其中，所述TL-GAN是指迁移学习和生成对抗网络的时间序列数据生成技术；所述N为正整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于TL-GAN的时间序列多尺度融合预测方法
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