用CNN做rul.通过卷积神经网络测得轴承的剩余使用时间。用来做轴承寿命预测RUL，包括训练集和测试集两部分，还有说明文档pdf

基于 Transformer 的锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）（Python完整源码和数据） Packages pytorch 1.8.0 pandas 0.24.2 基于 Pytorch 的 Transformer 锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）

显示当前蜡烛（K线）的剩余时间，适用MT5版本。说明：1. 文件->打开数据文件夹；2. \MQL5\Indicators\Examples目录；3. 复制，粘贴；4. 查看->导航；5. 指标->Examples，找到candle_ime；6. 拖拽到盘面上，确定。

剩余使用寿命（RUL）预测在预测和健康管理（PHM）中起着至关重要的作用，以提高可靠性并降低众多机械系统的周期成本。 深度学习（DL）模型，尤其是深度卷积神经网络（DCNN），在RUL预测中正变得越来越流行，从而在最近的研究中取得了最新的成果。 大多数DL模型仅提供目标RUL的点估计，但是非常需要为任何RUL估计具有关联的置信区间。 为了改进现有方法，我们构建了一个概率RUL预测框架，以基于参数和非参数方法来估计目标输出的概率密度。 模型输出是对目标RUL的概率密度的估计，而不仅仅是单点估计。 所提出的方法的主要优点是该方法自然可以提供目标预测的置信区间（不确定性）。 我们通过一个简单的DCNN模型，在公开可用的涡轮发动机退化模拟数据集上验证了我们构建的框架的有效性。 源代码将在https://github.com/ZhaoZhibin/Probabilistic_RUL_Prediction中发布。