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12篇顶会论文，深度学习时间序列预测经典方案汇总

早期的时间序列预测主要模型是诸如ARIMA这样的单序列线性模型。这种模型对每个序列分别进行拟合。在ARIMA的基础上，又提出了引入非线性、引入外部特征等的优化。然而，ARIMA类模型在处理大规模时间序列时效率较低，并且由于每个序列分别独立拟合，无法共享不同序列存在的相似规律。深度学习模型在NLP、CV等领域取得了成功应用后，也被逐渐引入到解决时间序列预测问题中。通过不同序列共享一个深度学习模型，让模型能从多个序列中学到知识，并且提升了在大规模数据上的求解效率。

  • 2022-11-21
  • 阅读536

前沿科技创新创业趋势分析

技术驱动社会经济发展，它的结构是能源和信息的组合，它是核心生产力。任何一个经济时代最关键的是核心生产力。

  • 2022-11-18
  • 阅读1008
  • 下载22
  • 21页
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汽车行业工业边缘应用方案集

基于西门子工业边缘系统搭建一套烘房升温预测软件，旨在通过机器学习来分析预测烘房升温趋势和升温时间长度，通过归档数据创建训练集和测试集。通过数据分析比对，找出影响烘房升温的主要工艺参数，不断优化工艺参数，来降低天然气的单车消耗量，为企业节约成本的同时，也降低温室气体的排放。

  • 2022-11-18
  • 阅读504

设备故障诊断方法步骤

1.了解机器的工作原理和运行特性，包括：主要零部件的运动方式-－旋转运动还是往复运动:机器的运动特性--平稳运动还是冲击性运动:转子运行速度--低速<600rpm、中速600~ 60000rpm、高速>60000rpm；匀速还是变速；机器平时正常运行时及振动测量时的工况参数值如工作压力、流量、转速、温度、电流、电压等。

  • 2022-11-16
  • 阅读666

简单实用的设备故障诊断方法

1. 属于机械零部件材料性能方面的故障，包括疲劳、断裂、裂纹、蠕变、过度变形、材质劣化等。 2. 属于化学、物理状况异常方面的故障，包括腐蚀、油脂劣化、绝缘绝热劣化、导电导热劣化、蒸发、等。 3. 属于机械设备运动状态方面的故障，包括振动、渗漏、堵塞、异常噪声等。 4. 多种原因的综合表现，如磨损、配合件间隙过打或过盈丧失、固定和紧固装置松动失效等。

  • 2022-11-15
  • 阅读575

某水泥厂原料磨—输入轴轴承保持架故障案例

？一个水泥工厂部署iPHM设备健康智能维护云平台，实时监测生料磨、斗提、回转窑、煤磨、斜拉链、辊压机等大型水泥设备运行状态，避免工厂发生非计划停产，提前发现预测早期故障，保证连续生产。 原料磨是物料经破碎机破碎和配料后，进行再次粉碎的关键设备。原料磨广泛应用于水泥、硅酸盐制品、新型建筑材料、耐火材料、以及玻璃陶瓷等生产行业，对各种矿石和其它可磨性物料进行粉磨。今天因大师给大家分享的案例是该集团旗下一个水泥工厂的原料磨—输入轴轴承保持架故障诊断案例。

  • 2022-11-15
  • 阅读541

电气设备故障诊断方法总结

电气设备是在电力系统中对发电机、变压器、电力线路、断路器等设备的统称。电气设备在使用过程中，常常会出现各种各样的故障，维修人员如能迅速找到故障原因，并排除故障，对提高劳动生产率、减少经济损失和保障安全生产都具有重大意义。以下是网络整理的“六诊、九法、三先后、六先后”故障诊断法，供大家参考。

  • 2022-11-15
  • 阅读519

最全设备故障的简易诊断方法

故障是设备或零部件丧失了规定功能的状态。常见的故障模式有以下几类： 1）属于机械零部件材料性能方面的故障 包括疲劳、断裂、裂纹、蠕变、过度变形、材质劣化等。

  • 2022-11-15
  • 阅读633