基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测研究

机械设备剩余寿命的准确预测可以降低昂贵的维护费用,提高机械设备的安全性。随着深度学习的发展以及注意力机制被广泛应用于各个领域,基于数据驱动的剩余寿命预测方法为机械设备寿命预测提供了众多的方法。文章提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测方法,该方法利用不同的注意力机制包括通道注意力、CBAM机制和自注意力等进行剩余寿命预测试验。注意力机制可以向CNN-LSTM提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命。文章对NASA发动机数据集进行了剩余寿命预测试验,同时研究了不同注意力机制影响,试验结果表明,基于注意力机制的方法可以有效地进行剩余寿命预测,所提方法具有一定的应用价值。     

我国高铁快运潜在市场规模预测

对我国高铁快运的潜在市场规模预测，有利于优化高铁快运服务质量，支撑高铁快运服务产品开发。以快递量作为潜在转移对象，建立向量自回归模型进行快递量预测；考虑运输安全性、便捷性、经济型、可靠性和时效性等影响因素，构建logit分担率模型进行分担率预测，得到了高铁快运市场可分担率及2020-2025年的潜在市场规模。结果表明，高铁快运市场潜在规模远大于实际市场情况，通过提高寄件服务便捷性，缩减前置等待时间，优化两端作业时间，将有利于提高高铁快运市场占有率。     

Residual life prediction for marine diesel turbocharger based on Wiener process北大核心CSCD

[目的]针对船舶柴油机增压器难以收集到全生命周期性能退化数据的问题,提出一种基于维纳过程的寿命预测模型。[方法]首先,采用K-Means模型对增压器实际运行工况进行聚类,提取出典型工况数据;然后,使用贝叶斯突变点检测模型识别增压器的缺陷点;最后,建立基于维纳过程的退化模型,并以某型船用柴油机增压器为应用对象,预测增压器的剩余使用寿命。[结果]结果显示,基于维纳过程的寿命预测方法能够在不需要同类设备历史退化数据的情况下对增压器的剩余寿命进行预测。[结论]所提方法对缺少故障样本的船舶柴油机增压器寿命预测具有一定的参考价值。     

动车组PHM模型数据处理架构优化及关键技术研究

动车组故障预测与健康管理（PHM,Prognostics and Health Management）模型研究工作围绕动车组运维数据开展。数据是动车组PHM模型的驱动力，数据计算是动车组PHM模型的核心。文章从动车组PHM模型应用现状出发，对动车组PHM模型数据架构进行了优化设计，研究了动车组车载信息无线传输系统（WTDS,Wireless Transmission Device System）数据清洗及存储等关键技术，提升了PHM模型源数据处理效率。     

基于数据挖掘的高速公路建设项目投资额预测研究

在分析了高速公路投资额与其各影响特征之间关系的基础上，构建了基于BP神经网络的高速公路建设项目前期投资额预测模型，并通过案例验证了模型的实用性和准确性。研究成果可为高速公路建设项目前期科学合理制定投资计划提供决策支持，为项目建设早期做好资金规划提供依据。     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.     

基于LightGBM算法的公交行程时间预测

在城市公交网络运行中，公交车的站点间行程时间会受到道路和环境条件的影响. 本文对公交车运行过程中的车辆速度特征、道路特征及天气特征等进行了分析.建立了基于特征的 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)公交行程时间预测模型，通过调整 LightGBM算法中的相关参数，以分配各个影响特征和因素的权重大小.然后利用天津市某条公交线路 24天的公交车 GPS数据对模型进行了训练和验证，并与基于历史平均值和卡尔曼滤波的行程时间预测模型进行对比.比较结果表明，LightGBM模型在 MAE (Mean Absolute Error)和 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)这两个指标上均大幅度优于其他两个模型，说明 LightGBM模型在公交车行程时间预测上具有很好的稳定性和应用前景.     

基于自适应顺序的滚动轴承最优特征选取与寿命预测

为了提高舰船动力传动系统中滚动轴承的故障特征分析及寿命预测能力,需要对选择合适的振动信号特征表征滚动轴承状态的问题进行分析,通过时域,频域,时频域,信息熵等多方面提取滚动轴承的振动特征,构造特征库,综合全面描述滚动轴承的状态信息。提出了一种自适应特征提取方法,通过添加白噪声特征以及融合特征,并使用相关性,单调性,鲁棒性3个指标来综合评价特征,可以自动确定特征维数并筛选出敏感特征子集,并通过实验数据验证了所提方法的有效性。