[发明专利]基于注意力机制的时间序列数据预测方法有效
| 申请号： | 202010875958.0 | 申请日： | 2020-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN112036082B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 李国瑞;武雅君 | 申请（专利权）人： | 东北大学秦皇岛分校 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/10;G01M13/04;G06Q10/04;G06Q10/00 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 066004 河北省秦*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于注意力机制的时间序列数据预测方法，涉及数据预测技术领域。本发明考虑随时间推移过程所带来的固有不确定性，并量化为时变变量。针对时序数据建立预测模型，更新参数时添加注意力分布对权值进行打分，有效提高预测准确性。通过判断预测值是否达到故障阈值来判断机械是否能够正常运行，若预测数据超过故障阈值，则机械可能出现故障，需进行维修保养，若小于故障阈值，则机械能够正常运行。与现有技术相比，本发明通过添加注意力分布，可以更准确地预测未来数据。提前提供故障警告并改进维修计划，从而降低了意外维修的成本，提高了机器的可靠性、可用性和安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 时间 序列 数据 预测 方法 | ||
【主权项】：
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