典型文献
基于大数据的舰船故障趋势估计方法
文献摘要：
研究基于大数据的舰船故障趋势估计方法,提升故障趋势估计效果.利用改进的注意力机制,提取舰船各设备历史运行数据的多变量时间序列;在自回归预测模型内,输入多变量时间序列,输出舰船故障趋势估计值;在小波神经网络内,输入多变量时间序列,输出舰船故障趋势估计值,通过梯度修正法调整小波神经网络参数,降低故障趋势估计误差;计算自回归预测模型和小波神经网络,输出的故障趋势估计值的均值,作为最终故障趋势估计结果.实验证明:该方法可精准估计舰船故障趋势;发生不同故障时,该方法依旧能够精准估计故障趋势;舰船各设备故障趋势估计的赤池信息准则值较低,具备较优的故障趋势估计效果.
文献关键词：
大数据;舰船故障;趋势估计;注意力机制;自回归预测;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
蒋玉婷
作者机构：
江苏海事职业技术学院信息工程学院,江苏南京211170
文献出处：
引用格式：
[1]蒋玉婷-.基于大数据的舰船故障趋势估计方法)[J].舰船科学技术,2022(16):159-162
A类：
舰船故障,梯度修正法
B类：
故障趋势,趋势估计,估计方法,注意力机制,历史运行数据,多变量时间序列,自回归预测模型,估计值,小波神经网络,网络参数,估计误差,精准估计,设备故障,赤池信息准则
AB值：
0.130158
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