【摘 要】
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计量设备存在输出可靠性不足的问题,制约电子行业发展。为此提出基于人工智能的大功率计量设备可靠性自动化评估系统设计方法,基于ARIMA与GRU建立了一种设备可靠性的预测模型。根据设备可靠性数据的变化规律,使用ARIMA模型抓取数据的线性特征,使用GRU模型抓取数据的非线性特征,选取合适的参数及网络优化算法调整网络以获得更好结果,并与其他模型的预测结果进行了对比。实验结果表明,所采用的预测算法效果好于
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计量设备存在输出可靠性不足的问题,制约电子行业发展。为此提出基于人工智能的大功率计量设备可靠性自动化评估系统设计方法,基于ARIMA与GRU建立了一种设备可靠性的预测模型。根据设备可靠性数据的变化规律,使用ARIMA模型抓取数据的线性特征,使用GRU模型抓取数据的非线性特征,选取合适的参数及网络优化算法调整网络以获得更好结果,并与其他模型的预测结果进行了对比。实验结果表明,所采用的预测算法效果好于单一模型预测效果,具有较好的实用性。
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