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检索条件："关键词=Transformer-LSTM模型 "
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基于可变时序移位Transformer-LSTM的集成学习矿压预测方法被引量：7
《工矿自动化》2023年第7期92-98,共7页李泽西 
现有的矿压预测模型多为依赖固定长度时序序列特征的单一预测模型,难以准确捕捉矿压时序数据的复合特征,影响矿压预测的准确度。针对该问题,提出一种基于可变时序移位Transformer-长短时记忆(LSTM)的集成学习矿压预测方法。基于拉依达...
关键词：矿压预测 可变时序移位 Transformer-LSTM模型 集成学习 投票算法 
基于特征选择与Transformer-LSTM的滚动轴承寿命预测
《组合机床与自动化加工技术》2025年第2期200-206,211,共8页李沁远 雷文平 闫灏 娄永威 陈阳 
国家自然科学基金项目(51775515)。
滚动轴承作为旋转机械设备中的关键部件,影响着设备的可靠性运行。针对以往剩余使用寿命(RUL)预测方法对轴承退化信息挖掘不充分、忽视不同特征贡献度和不同特征组合对预测模型精度的影响,提出一种基于特征选择与Transformer-LSTM的剩...
关键词：剩余使用寿命 特征选择 最大相关最小冗余 Transformer-LSTM模型 
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