在本文中,我们提出了一种预测事件发生时间的新模型:威布尔事件时间 RNN。这是一个用于预测下一个事件发生时间的时间序列的简单框架,适用于我们遇到连续或离散时间、右删失、重复事件、时间模式、随时间变化的协变量或不同长度的时间序列中的任何一个或所有问题。所有这些问题在客户流失、剩余使用寿命、故障、尖峰序列和事件预测中经常遇到。所提出的模型估计下一个事件发生时间的分布具有离散或连续威布尔分布,其参数是递归神经网络的输出。该模型使用生存分析中常用的特殊目标函数(删失数据的对数似然损失)进行训练。威布尔分布足够简单,可以避免稀疏性,并且可以轻松进行正则化以避免过度拟合,但仍然具有足够的表现力来编码诸如增加、平稳或减少风险之类的概念,并且如果允许的话可以收敛到点估计。预测的威布尔参数可用于预测下一个事件发生时间的预期值和分位数。它还会导致未来风险的自然 2d 嵌入,可用于监测和探索性分析。我们使用一个通用的删失数据框架来描述 WTTE-RNN,该框架可以轻松地与其他分布一起扩展并适用于多变量预测。我们表明,常见的比例风险模型和威布尔加速故障时间模型是 WTTE-RNN 的特殊情况。对具有不同程度删失和时间分辨率的模拟数据评估了所提出的模型。我们将它与二元固定窗口预测模型和处理删失数据的简单方法进行了比较。该模型优于简单方法,并且被发现具有许多优点和与二元固定窗口 RNN 相当的性能,而无需指定窗口大小和在更多数据上训练的能力。将 CMAPSS 数据集应用于模拟喷气发动机的 PHM 运行至故障得到了有希望的结果。
单元2:对流传热热通量,流体流的平均温度,总体传热系数,LMTD,个体传热系数,个体和整体传热系数之间的关系,通过对流和强制对流的传热概念,自然和强制对流的应用,对流的应用,对流,热交换,热交换,单个通行率,1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1次平行式交换1-1-1-1-1-1-2-2-2凝结。
应用 • 标准化可更换单元 • 航天器组装和重新配置 • 月球探索和开发 • 机器人末端执行器连接/断开 特点 • 雌雄同体设计 • 90 度对称 • 扁平轮廓 • 可对角接合 • 形状配合功能(支持定位和机械负载转移) • 高机械负载转移 • 设计安全可靠 • 防尘 • 可扩展 可用服务 定制机械、电源、信号和/或热传递性能。 欲了解更多信息,请访问:https://www.spaceapplications.com 或联系我们: Michel.Ilzkovitz@spaceapplications.com Pierre.Letier@spaceapplications.com 关于 SPACE APPLICATIONS SERVICES Space Applications Services NV/SA 是一家独立的比利时公司,成立于 1987 年,在美国休斯顿设有子公司。我们的目标是研究和开发创新系统、解决方案和产品,并为航空航天和安全市场及相关行业提供服务。我们的活动涵盖载人和无人航天器、发射/再入飞行器、控制中心、机器人和广泛的信息系统。
受雇,按照学院的时间表通过互联网以同步视听模式上课,包括有限的接触课程。学生每学期应注册有限数量的学分。学生不得在 IIT Jodhpur 附近就业。学生必须出示雇主出具的 NOC 才能在 IIT Jodhpur 攻读该课程。与全日制普通学生相比,学生只能注册有限数量的学分。将指定每学分的学费。
对于飞机运营商而言,通过可靠性报告进行的威布尔也提供了商业和技术机会。例如,使用威布尔进行良好的分析还可以提供保修信息,以及确定生命周期成本、材料特性和生产过程控制。威布尔应用的早期例子涉及普惠公司在 50 年代中期对该分析技术的利用。
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