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杂志ISSN号
基于贝叶斯优化LSTM的发动机剩余寿命预测
作者姓名:
张其霄
董鹏
王科文
卢苇
作者单位:
海军工程大学管理工程与装备经济系
摘 要:
针对航空发动机剩余寿命预测中深度学习算法参数优化效率低、预测准确率差等问题,在长短期记忆网络算法(LSTM)的基础上提出一种基于贝叶斯优化的LSTM算法。利用长短期记忆网络对航空发动机的传感器数据进行时间序列预测,并运用贝叶斯优化算法对长短期记忆网络的超参数进行迭代优化。利用NASA公开数据集对算法进行验证,结果表明,相较于其他算法,优化后的算法在优化参数、提高预测准确率方面有明显改善,能为保证航空器的安全使用以及制定维修替换策略提供参考。
关 键 词:
贝叶斯优化
LSTM
航空发动机
剩余寿命预测
预测与健康管理
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