[发明专利]一种基于机器学习的自动化集装箱码头设备健康预测方法在审
| 申请号： | 202110324789.6 | 申请日： | 2021-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN113033663A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 张冬冬;丁小虎;张连钢;张蕾;张常江;徐斌 | 申请（专利权）人： | 同济大学;青岛港国际股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的自动化集装箱码头设备健康预测方法。本发明针对超大型集装箱码头中协同设备异常种类复杂多变，健康程度难以判断的现状，提出了一种自动化集装箱码头设备健康指数计算方法，解决了传统方法只能对设备进行正常或者异常判断，而无法准确评估设备健康程度的缺点。该方法采用主成分分析方法对高维监测数据进行降维，通过LSTM网络提取隐藏层数据特征，根据设备状态与隐层特征之间的联系，设计自动化集装箱码头设备健康指数计算公式，进而对设备健康程度及异常发展趋势进行监测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 自动化 集装箱码头 设备 健康 预测 方法 | ||
【主权项】：
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