空调热交换器性能异常检测技术是快速判断民机空调系统运行状态并合理安排维修任务的关键,传统的异常检测方法难以有效处理高维时序数据,无法实现系统早期故障预警。为此,本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM,long-short term memory...空调热交换器性能异常检测技术是快速判断民机空调系统运行状态并合理安排维修任务的关键,传统的异常检测方法难以有效处理高维时序数据,无法实现系统早期故障预警。为此,本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM,long-short term memory)与自编码器(AE,autoencoder)模型的无监督异常检测方法,用以识别民机空调系统异常运行状态。首先,基于民机空调系统原始传感器参数构建表征空调热交换器性能的特征监测参数;其次,构建LSTM-AE模型进行数据特征重构并计算重构误差;最后,使用孤立森林(iForest, isolation forest)进行无监督异常监测。将本文构建的无监督异常检测方法与传统方法对比,并建立模型评估指标,验证结果表明,所构建的模型方法可以对民机空调热交换器性能异常状态进行有效检测。展开更多
针对铣刀磨损量预测时精度低的问题,提出一种基于黑寡妇算法(BWO)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)与AdaBoost集成学习算法相结合的铣刀磨损量预测方法。在铣刀磨损振动信号中提取时域、频域以及时频域多域特征。通过BWO算法优化LSTM的...针对铣刀磨损量预测时精度低的问题,提出一种基于黑寡妇算法(BWO)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)与AdaBoost集成学习算法相结合的铣刀磨损量预测方法。在铣刀磨损振动信号中提取时域、频域以及时频域多域特征。通过BWO算法优化LSTM的核心参数,并将优化后的LSTM网络与AdaBoost算法进行结合,构建铣刀磨损量预测模型。最后用PHM Society 2010铣刀全寿命周期的振动数据进行实验。研究结果表明:所提方法能够有效地预测出铣刀磨损量变化值,优化后模型的平均绝对误差百分比为3.436%、均方根误差为6.471、决定系数R^(2)为0.935。该方法能够获得准确率更高的铣刀磨损量预测值,预测效率更高。展开更多
随着国民生活水平的提高,越来越多的人投身于股票市场.为了科学有效地量化选股,通过将量化投资、深度学习及文本分析进行有机结合,来建立量化选股模型.首先,通过文本分析筛选出基本面利好的股票;然后,通过长短期记忆(long-short term me...随着国民生活水平的提高,越来越多的人投身于股票市场.为了科学有效地量化选股,通过将量化投资、深度学习及文本分析进行有机结合,来建立量化选股模型.首先,通过文本分析筛选出基本面利好的股票;然后,通过长短期记忆(long-short term memory,LSTM)选出预测准确度良好的股票;最后,预测所选出的股票在未来几天的股价趋势.在实证分析方面,通过本模型对部分股票进行运算,选取预测效果较好的股票:赢合科技.展开更多
文摘空调热交换器性能异常检测技术是快速判断民机空调系统运行状态并合理安排维修任务的关键,传统的异常检测方法难以有效处理高维时序数据,无法实现系统早期故障预警。为此,本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM,long-short term memory)与自编码器(AE,autoencoder)模型的无监督异常检测方法,用以识别民机空调系统异常运行状态。首先,基于民机空调系统原始传感器参数构建表征空调热交换器性能的特征监测参数;其次,构建LSTM-AE模型进行数据特征重构并计算重构误差;最后,使用孤立森林(iForest, isolation forest)进行无监督异常监测。将本文构建的无监督异常检测方法与传统方法对比,并建立模型评估指标,验证结果表明,所构建的模型方法可以对民机空调热交换器性能异常状态进行有效检测。
文摘针对铣刀磨损量预测时精度低的问题,提出一种基于黑寡妇算法(BWO)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)与AdaBoost集成学习算法相结合的铣刀磨损量预测方法。在铣刀磨损振动信号中提取时域、频域以及时频域多域特征。通过BWO算法优化LSTM的核心参数,并将优化后的LSTM网络与AdaBoost算法进行结合,构建铣刀磨损量预测模型。最后用PHM Society 2010铣刀全寿命周期的振动数据进行实验。研究结果表明:所提方法能够有效地预测出铣刀磨损量变化值,优化后模型的平均绝对误差百分比为3.436%、均方根误差为6.471、决定系数R^(2)为0.935。该方法能够获得准确率更高的铣刀磨损量预测值,预测效率更高。
文摘随着国民生活水平的提高,越来越多的人投身于股票市场.为了科学有效地量化选股,通过将量化投资、深度学习及文本分析进行有机结合,来建立量化选股模型.首先,通过文本分析筛选出基本面利好的股票;然后,通过长短期记忆(long-short term memory,LSTM)选出预测准确度良好的股票;最后,预测所选出的股票在未来几天的股价趋势.在实证分析方面,通过本模型对部分股票进行运算,选取预测效果较好的股票:赢合科技.