基于深度学习的飞行器遥测时间序列数据异常检测与预测方法研究

来源 :西安理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：huanjian1012004

【摘要】

：

随着信息技术的发展,时间序列数据正以惊人的速度产生于各个领域,尤其在航空航天方面,飞行器在运行期间会产生大量的遥测数据,并以时间序列的形式存在,这些数据能够直接展示各部件的工作状态和运行情况,是处理故障的重要依据。本文以飞行器某设备的转速和温度时间序列数据为研究对象,利用深度学习的理论和技术,深入研究基于数据驱动的时间序列数据异常检测和预测方法。主要工作如下:考虑到工程实测数据呈典型的不平衡形式分

【作者】

：

胡姣姣

【出处】

：

西安理工大学

【发表日期】

：

2019年08期

【关键词】

：

时间序列数据异常检测时间序列数据预测卷积神经网络长短时记忆网络不平衡数据学习

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