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基于CNN+LSTM混合神经网络构建故障时间序列预测模型,利用某型号地铁闸机扇门机构的故障数据进行实例分析,并与ARIMA、CNN和LSTM 3种单一预测模型对比。结果表明:CNN+LSTM混合神经网络模型的预测准确性较高,具有良好应用前景,研究成果可用于支持地铁闸机维修计划的制定和优化。
地铁闸机扇门机构故障时间序列预测研究
【摘 要】
：
基于CNN+LSTM混合神经网络构建故障时间序列预测模型,利用某型号地铁闸机扇门机构的故障数据进行实例分析,并与ARIMA、CNN和LSTM 3种单一预测模型对比。结果表明:CNN+LSTM混
【机 构】
：
南京理工大学机械工程学院,广州地铁集团有限公司运营事业总部
【出 处】
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铁路计算机应用
【发表日期】
：
2020年9期
【基金项目】
：
国家重点研发计划课题(2017YFB1201201)
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