典型文献
基于LSTM网络的综合射频模块温度的预测研究
文献摘要：
随着电子产品及集成电路的快速发展,其电子产品的故障预测研究引起了高度重视,但准确预测其使用寿命难度还是很大,目前针对电子产品主要采用状态监控和健康管理,从而实现状态的预测.以此为出发点,构建综合射频模块温度的状态预测模型,该预测模型首先将设备的时域特征数据转换为有监督的样本数据集,然后建立原始参数集、预测模型的训练集和测试集,接着建立LSTM深度学习网络结构,进行参数调整设置并运行模型,最后获得预测值和观测值的误差曲线;采用该方法在某典型任务场景中进行了应用验证,获得综合射频模块的温度预测的准确度为98.7％,达到了较好的预测效果和精度.
文献关键词：
综合射频模块;温度;LSTM模型;预测样本;预测准确度
中图分类号：
作者姓名：
陈卫卫;李鑫;时林林;俞鹏飞
作者机构：
中国电子科技集团公司电子科学研究院一体化保障系统研究所,北京 100041;工业和信息化部电子第五研究所电子元器件可靠性物理及应用技术重点实验室,广州 510610
文献出处：
引用格式：
[1]陈卫卫;李鑫;时林林;俞鹏飞-.基于LSTM网络的综合射频模块温度的预测研究)[J].计算机测量与控制,2022(07):84-90
A类：
综合射频模块
B类：
模块温度,预测研究,电子产品,集成电路,故障预测,准确预测,状态监控,状态预测,时域特征,域特征数,特征数据,数据转换,有监督,样本数据集,参数集,训练集,测试集,深度学习网络,参数调整,运行模型,观测值,典型任务,任务场景,应用验证,温度预测,预测样本,预测准确度
AB值：
0.367982
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