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人工智人-家居设计-基于TCN的列车智能显示单元设计与实现.pdf

人工智人-家居设计-基于TCN的列车智能显示终端的研究与设计.pdf

【Python项目实战】基于时间卷积网络(Temporal Convolution Network ,TCN)的发动机剩余寿命预测 航空发动机结构复杂,状态变量多且相互之间存在着严重非线性特征,传统的基于物理失效模型的方法难以精确地预测发动机的剩余寿命(RUL)。针对此问题,采用时间卷积网络(Temporal Convolution Network ,TCN)作为一种最新出现的序列神经网络,被证明在序列数据预测上有良好的效果。采用TCN实现对发动机剩余寿命进行预测,预测过程通过建立退化模型,给每个训练样本添加RUL标签;将特征输入构建的卷积神经网络得到剩余寿命的预测值。为了验证方法的有效性,在NASA提供的涡轮风扇发动机仿真数据集(C-MAPSS)上进行了测试,,结果表明采用TCN算法拥有更高的精度。

TAKISAWA TCN-2100C操作说明书

序列建模基准和时间卷积网络（TCN） 该存储库包含Shaojie Bai，J。Zico Kolter和Vladlen Koltun完成的实验。 我们专门针对一整套综合任务，这些任务已被反复用来比较不同循环网络的有效性，并在循环网络的主场上评估一个简单，通用但功能强大（完全）的卷积网络。 实验是在PyTorch中完成的。 如果您发现此存储库有帮助，请引用我们的工作： @article{BaiTCN2018, author = {Shaojie Bai and J. Zico Kolter and Vladlen Koltun}, title = {An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling}, journal = {a

使用卷积神经网络处理时间序列，属于最新的处理模型，非常适合处理时间序列

Keras TCN 与所有主要/最新的Tensorflow版本（从1.14到2.4.0+）兼容。 pip install keras-tcn Keras时间卷积网络。 [] 为什么选择时间卷积网络？ 与具有相同容量的循环体系结构相比，TCN具有更长的内存。 在各种任务（序列MNIST，添加问题，复制内存，字级PTB ...）上，其性能始终优于LSTM / GRU体系结构。 平行度，灵活的接收场大小，稳定的梯度，训练所需的低内存，可变长度的输入... 放大的因果卷积层堆栈的可视化（Wavenet，2016） API 通常的方法是导入TCN层，并在Keras模型中使用它。 下面提供了一个回归任务的示例（对于其他示例，请参阅tasks/ ）： from tensorflow . keras . layers import Dense from tensorflow . keras import Input , Model from tcn import TCN , tcn_full_summary batch_size , timesteps , input_dim = No

TCN关注 带有关注层的时间卷积网络 模型的概念主要类似于 。 但是在此模型中，注意力层位于卷积层的每个顶层。 并且注意大小与SNAIL不同。 结果 数据集：无需预处理的 关注：0.82 无注意：0.81 我对结果的看法 agnews上的大多数简单模型都显示出0.81的精度。 （在 ，“ 上进行了测试，并使用了基于单词的嵌入） 因此，基于字符的模型具有0.82的准确性似乎是值得的。

使用时间卷积网络进行回归预测以及分类的一些案例，很有帮助。