【摘 要】
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对CPS软件系统可靠性进行研究,提出一种基于LSTM神经网络的CPS软件可靠性时间序列预测方法。通过对CPS软件系统复杂的历史失效数据进行可靠性建模与分析,预测未来CPS软件可靠
【机 构】
:
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61702334),上海市自然科学基金项目(17ZR1429700),上海应用技术大学协同创新基金项目(XTCX2016-20).
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对CPS软件系统可靠性进行研究,提出一种基于LSTM神经网络的CPS软件可靠性时间序列预测方法。通过对CPS软件系统复杂的历史失效数据进行可靠性建模与分析,预测未来CPS软件可靠性。先对CPS软件失效数据预处理,以随机梯度下降法最小化样本训练损失为目标建立CPS软件可靠性预测模型,利用训练好的模型进行预测,与其它典型的时间序列预测方法进行精确度对比。实验结果表明,所提模型对CPS软件的可靠性预测是有效的。
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