基于改进的LSTM的设备剩余使用寿命应用研究

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介绍电力通信网络设备的剩余寿命预测问题,然后介绍多层LSTM网络的结构和算法原理。使用基于CNN-LSTM网络的混合RUL预测模型,在某电力信通网获得的设备数据集上训练该模型。实验结果表明,与浅层机器学习算法相比,基于多层LSTM网络的RUL预测方法和CNN-LSTM混合预测方法可以在一定程度上提高预测精度,CNNLSTM精度略优于多层LSTM混合模型。
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