检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李欣宇黄亮云霞 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路205号武汉理工大学产业大楼802

本发明公开了一种改进GRU模型用于充电桩故障预测的方法，按照以下步骤实施：步骤1、搭建用于充电桩故障预测的GRU模型；步骤2、先对混合优化算法进行参数的选择，完成优化。本发明的方法，GA‑PSO改进GRU模型不仅收敛速度快，曲线的拟... 详细信息

标准号: CN116933921A

本发明公开了一种改进GRU模型用于充电桩故障预测的方法，按照以下步骤实施：步骤1、搭建用于充电桩故障预测的GRU模型；步骤2、先对混合优化算法进行参数的选择，完成优化。本发明的方法，GA‑PSO改进GRU模型不仅收敛速度快，曲线的拟合程度好，预测的准确率也比较高，实验验证的结果证明将其用于充电桩的故障预测模型较为理想。

关键词：充电桩故障预测故障预测模型混合优化算法步骤实施实验验证准确率拟合收敛改进预测优化

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故障预测方法、模型的确定方法、装置、设备及存储介质

故障预测方法、模型的确定方法、装置、设备及存储介质

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作者：徐永刚孙成思何瀚王灿谭尚庚刘昆奇 610000 四川省成都市高新区合顺路2号2号楼1单元12层1号、2号

本申请提供一种故障预测方法、模型的确定方法、装置、设备及存储介质，该故障预测模型的确定方法基于偏最小二乘分析法和历史故障结果对所获取到的历史特征数据进行特征提取；并根据历史特征提取数据确定输入特征提取数据与故障预测结... 详细信息

标准号: CN117250942B

本申请提供一种故障预测方法、模型的确定方法、装置、设备及存储介质，该故障预测模型的确定方法基于偏最小二乘分析法和历史故障结果对所获取到的历史特征数据进行特征提取；并根据历史特征提取数据确定输入特征提取数据与故障预测结果之间的关系函数，以根据该关系函数确定故障预测模型。该故障预测模型的确定方法通过偏最小二乘分析法可以更加深入地提取出特征提取数据与故障预测结果之间的映射关系，进而根据所提取的映射关系确定关系函数，并基于该关系函数确定出故障预测准确度较高的故障预测模型。

关键词：故障预测模型关系函数故障预测结果偏最小二乘故障预测历史特征提取数据映射关系特征提取数据存储介质历史故障输入特征特征提取准确度分析申请

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一种基于大语言模型的轨道交通设备故障预测方法

一种基于大语言模型的轨道交通设备故障预测方法

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作者：俞铭李佑文褚红健杨航刘琴葛淼 210009 江苏省南京市鼓楼区新模范马路38号

本发明涉及轨道交通设备智能运维领域，公开了一种基于大语言模型的轨道交通设备故障预测方法，该故障预测方法包括以下步骤：获取设备运维数据并对原始数据预处理构建成带标签的文本数据集；利用运维文本数据集对大语言模型进行微调得... 详细信息

标准号: CN118133095A

本发明涉及轨道交通设备智能运维领域，公开了一种基于大语言模型的轨道交通设备故障预测方法，该故障预测方法包括以下步骤：获取设备运维数据并对原始数据预处理构建成带标签的文本数据集；利用运维文本数据集对大语言模型进行微调得到故障预测模型；接收设备实时运行状态和维修记录输入大语言模型得到预测结果并将结果发送至运维平台，记录运维人员对预测的确认情况；根据历史运行数据定期更新模型。从而提高了故障预测的准确性，降低了运维巡检次数,提高了运维效率。

关键词：运维故障预测语言模型轨道交通设备预处理故障预测模型历史运行数据实时运行状态定期更新获取设备接收设备结果发送维修记录文本数据预测结果原始数据数据集巡检微调标签智能预测记录

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基于马尔可夫模型的故障预测方法、装置及电子设备

基于马尔可夫模型的故障预测方法、装置及电子设备

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作者：王腾贺马超聂彦超 100193 北京市海淀区东北旺西路中关村软件园二期(西扩)N-1、N-2地块新浪总部科研楼5层501-502室

本申请提供了一种基于马尔可夫模型的故障预测方法、装置及电子设备。该方法包括：获得链路中的第一节点在当前监控时间窗口内的告警数据；基于告警数据，生成第一状态空间矩阵，第一状态空间矩阵用于表示第一节点在当前监控窗口内的故... 详细信息

标准号: CN117176598A

本申请提供了一种基于马尔可夫模型的故障预测方法、装置及电子设备。该方法包括：获得链路中的第一节点在当前监控时间窗口内的告警数据；基于告警数据，生成第一状态空间矩阵，第一状态空间矩阵用于表示第一节点在当前监控窗口内的故障状态；将第一状态空间矩阵输入故障预测模型，以得到链路中的多个第二节点的状态转移概率值，故障预测模型是基于多个第二节点的历史告警数据对马尔可夫模型进行训练得到的，状态转移概率值用于表示多个第二节点中的各个第二节点进入故障状态的概率；基于多个第二节点的状态转移概率值，确定多个第二节点中即将进入故障状态的节点。通过本申请，从而更精准地对故障进行预测。

关键词：状态空间矩阵状态转移概率故障状态马尔可夫模型告警数据链路装置及电子设备故障预测模型故障预测历史告警时间窗口输入故障预测模型监控申请概率预测

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故障预测方法、模型的确定方法、装置、设备及存储介质

故障预测方法、模型的确定方法、装置、设备及存储介质

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作者：徐永刚孙成思何瀚王灿谭尚庚刘昆奇 610000 四川省成都市高新区合顺路2号2号楼1单元12层1号、2号

标准号: CN117250942A

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模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备

模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备

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作者：张发恩张超 201900 上海市宝山区上大路668号1幢569N

本申请涉及现代工业技术领域，具体而言，涉及一种模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备。本申请实施例提供的模型训练方法，包括：从第一样本齿轮箱的历史运行阶段中划分出多个第一完整工况阶段；构建针对所述多个第一完整工况... 详细信息

标准号: CN112149301B

本申请涉及现代工业技术领域，具体而言，涉及一种模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备。本申请实施例提供的模型训练方法，包括：从第一样本齿轮箱的历史运行阶段中划分出多个第一完整工况阶段；构建针对所述多个第一完整工况阶段中，每个所述第一完整工况阶段的第一测点样本集，以获得多个所述第一测点样本集；通过多个所述第一测点样本集对初始模型进行训练，获得齿轮箱轴承故障预测模型。本申请实施例提供的模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备能够保证故障预测结果的准确性。

关键词：模型训练样本集测点装置及电子设备故障预测申请故障预测结果故障预测模型现代工业技术齿轮箱轴承初始模型运行阶段齿轮箱构建样本保证

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基于C4.5算法决策树模型电能表故障概率预测研究与应用

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中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2022年第7期 290-293页

作者：朱曼曼张敬宜杨丹李明孟祥楠国网河南省电力公司商丘供电公司河南商丘476000

本文通过供电公司海量设备运行、设备故障数据现状研究,提出以供电单位、设备厂家、故障类型等特征属性,利用C4.5算法构建电能表故障预测模型,并对电能表的故障类型数据、在运数据进行清洗,满足C4.5算法决策树模型训练、计算要求,形成... 详细信息

本文通过供电公司海量设备运行、设备故障数据现状研究,提出以供电单位、设备厂家、故障类型等特征属性,利用C4.5算法构建电能表故障预测模型,并对电能表的故障类型数据、在运数据进行清洗,满足C4.5算法决策树模型训练、计算要求,形成电能表故障概率预测模型,实现电能表故障发生概率的提前预知和预防。以某供电公司近5年在运电能表数据、故障类型数据,实现电能表故障概率预测,提高单位电能表精准轮换工作效率,提升电能表计量资产精益化管理。

关键词： C4.5算法故障预测模型故障概率预测

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一种基于Logistics回归和Xgboost模型的航空发动机故障预测方法

一种基于Logistics回归和Xgboost模型的航空发动机故障预测方法

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作者：许政毕茂华封桂荣 250104 山东省济南市高新区孙村镇科航路2877号

本发明公开了一种基于Logistics回归和Xgboost模型的航空发动机故障预测方法，其特征在于，包括：获取飞机的若干发动机参数所组成的数据集；根据若干发动机参数构建时序数据集；对时序数据集进行特征提取；对时序数据集中对应发动机故... 详细信息

标准号: CN110987439A

本发明公开了一种基于Logistics回归和Xgboost模型的航空发动机故障预测方法，其特征在于，包括：获取飞机的若干发动机参数所组成的数据集；根据若干发动机参数构建时序数据集；对时序数据集进行特征提取；对时序数据集中对应发动机故障的数据进行人工标记；根据标记的若干时序数据集构建基于Xgboost模型的航空发动机故障预测模型；获取已知航空发动机故障的真实数据集，将真实数据集通过基于Xgboost模型的航空发动机故障预测模型得到结果值；通过将结果值带入Logistics回归函数确定航空发动机是否发生故障。本发明采用基于Xgboost集成学习模型和Logistics回归模型对航空发动机进行发动机故障预测，可有效预测航空发动机的故障情况。

关键词：航空发动机时序数据故障预测模型发动机参数发动机故障真实数据构建发生故障故障预测函数确定集成学习人工标记特征提取数据集预测飞机

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一种基于Logistics回归和Xgboost模型的航空发动机故障预测方法

一种基于Logistics回归和Xgboost模型的航空发动机故障预测方法

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作者：许政毕茂华封桂荣 250104 山东省济南市高新区孙村镇科航路2877号

标准号: CN110987439B

关键词：航空发动机时序数据故障预测模型发动机参数发动机故障真实数据构建发生故障故障预测函数确定集成学习人工标记特征提取数据集预测飞机

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故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质

故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质

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作者：李志元 100086 北京市海淀区北四环中路229号海泰大厦4层南401号

本发明实施例提供一种故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质，属于计算机领域。该方法包括：获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值；将所述参数值输入设备故障预测模型中，获得针对所述设备的故障类型和/或... 详细信息

标准号: CN111105063A

本发明实施例提供一种故障预测、模型构建方法、装置、处理器及可读存储介质，属于计算机领域。该方法包括：获得与所述设备的故障信息相关的多种参数的参数值；将所述参数值输入设备故障预测模型中，获得针对所述设备的故障类型和/或故障发生时间进行预测的预测结果，其中所述故障预测模型为对所述设备的训练数据预先进行机器学习后得到的用于输出所述预测结果的模型。本发明可以对重要的故障进行提前预测，以便提前对注水泵进行保养维护，避免维修的高额费用，在经济上取得较好的收益。

关键词：故障预测模型预测结果可读存储介质计算机领域高额费用故障发生故障类型故障信息故障预测机器学习模型构建输入设备训练数据注水泵预测处理器保养输出维修收益维护

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