基于改进SAE和双向LSTM的滚动轴承RUL预测方法.pptx
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基于改进SAE和双向LSTM的滚动轴承RUL预测方法.pptx
汇报人:目录PARTONE原始SAE算法介绍改进SAE算法的提出改进SAE算法在滚动轴承故障特征提取中的应用PARTTWO双向LSTM模型介绍双向LSTM模型在RUL预测中的优势双向LSTM模型的训练过程PARTTHREE基于改进SAE和双向LSTM的RUL预测方法流程RUL预测结果评估与其他预测方法的比较PARTFOUR数据集介绍实验设置与参数选择实验结果分析结果讨论与解释PARTFIVE研究结论研究不足与展望THANKYOU
基于SAE和LSTM的下肢外骨骼步态预测方法.docx
基于SAE和LSTM的下肢外骨骼步态预测方法标题:基于SAE和LSTM的下肢外骨骼步态预测方法摘要:随着人口老龄化问题的加剧,下肢外骨骼技术成为改善老年人和残疾人生活质量的重要手段。下肢外骨骼步态预测是实现外骨骼控制系统的关键环节,精准的步态预测可以提高外骨骼的控制性能和用户使用体验。本文提出一种基于自动编码器(SparseAutoencoder,SAE)和长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)的下肢外骨骼步态预测方法,旨在提高步态预测的准确性和稳定性。关键词:下肢外骨骼;步
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本发明涉及一种基于SAE和ON‑LSTM的齿轮剩余寿命的预测方法,属于大数据和智能制造领域。该方法利用SAE提取齿轮健康指标,并用新型的ON‑LSTM神经网络来预测齿轮剩余寿命,ON‑LSTM中通过层级划分器来划分输入数据及历史数据的层级结构。将主遗忘门与主输入门的输出向量中最大元素所在的位置定义为层级位置,从而使递归神经网络分层级更新。本发明通过SAE特征提取和ON‑LSTM神经网络来预测的齿轮剩余寿命,大大降低了网络计算量,减少计算时间,且提高了预测速度以及精确度。
一种基于LSTM和TDNN的滚动轴承剩余寿命预测方法.pdf
本发明公开了一种基于LSTM和TDNN的滚动轴承剩余寿命预测方法,包括步骤:(1)提取训练轴承原始振动信号的时域特征,构成时域特征集,并针对每个特征做最小?最大规范化处理;(2)利用至少两种非线性函数构造健康因子,然后依次利用LSTM、TDNN构建训练特征与健康因子以及健康因子与剩余寿命百分比之间的映射关系,搭建LSTM?TDNN剩余寿命预测模型;(3)输入测试轴承振动数据,经特征提取、归一化处理后,根据LSTM?TDNN预测模型获得剩余寿命估计值,并给出预测准确率的综合评价。本发明的滚动轴承剩余寿命预测
改进型基于LSTM的股票预测方法.docx
改进型基于LSTM的股票预测方法改进型基于LSTM的股票预测方法摘要:股票市场一直以来都是投资者关注的热点,然而股票市场的预测一直以来都是一个具有挑战性的问题。近年来,深度学习技术的快速发展为股票市场的预测提供了新的可能性。其中,基于LSTM(长短期记忆网络)的股票预测方法因其能够捕捉序列数据的长期依赖性而受到广泛关注。然而,传统的LSTM模型在股票预测中存在一些问题,如对于长时间序列数据的训练效果不佳,以及对于时序关系的处理不够精确。因此,本文提出了一种改进型的基于LSTM的股票预测方法,通过引入注意力