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一种基于符号表达降维LSTM的复杂系统寿命预测方法 

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申请/专利权人:西安工业大学

摘要:本发明涉及故障预测和健康管理技术领域,具体涉及一种基于符号表达降维LSTM的复杂系统寿命预测方法。通过将时间序列符号化表示,输入LSTM分类网络进行预测,再将预测结果转换为时间序列。具体包括以下步骤:首先,使用符号表达降维的方法将时间序列进行符号化表示,并处理为布尔矩阵的形式;其次,通过LSTM分类网络进行预测,将预测得到的概率矩阵处理为字符串输出;然后,把作为预测结果的字符串重构为时间序列;最后,根据预测结果和失效阈值求出寿命终止时间和剩余使用寿命。经实验验证,该方法简明有效,可以有效改善长期退化趋势的预测效果,提高复杂系统寿命预测结果的准确度。与自回归移动平均模型的预测结果相比,本发明预测结果的均方根误差降低了53%。

主权项:1.一种基于符号表达降维LSTM的复杂系统寿命预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:使用符号表达降维方式将时间序列进行符号化表示,并将其处理为布尔矩阵的形式,得到处理过的时间序列;步骤二:将处理过的时间序列通过LSTM分类网络进行预测,并将预测得到的概率矩阵处理为作为预测结果的字符串输出;步骤三:把步骤2输出的预测的字符串通过重构的方法转换为时间序列,并将其作为最终预测结果;步骤四:根据最终预测结果和失效阈值求出寿命终止时间和剩余使用时间。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西安工业大学 一种基于符号表达降维LSTM的复杂系统寿命预测方法

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