基于MTL和AM的水泵機(jī)電運(yùn)行參數(shù)趨勢預(yù)測

摘要： 針對復(fù)雜工況下水泵機(jī)電運(yùn)行參數(shù)趨勢預(yù)測的問題，建立基于多任務(wù)學(xué)習(xí)(multi-task learning,MTL)和注意力機(jī)制(attention mechanism,AM)的水泵機(jī)電運(yùn)行參數(shù)趨勢預(yù)測模型。充分利用歷史工況數(shù)據(jù)，使用多任務(wù)學(xué)習(xí)分析方法，尋找歷史工況數(shù)據(jù)的共同特征；在預(yù)測新工況數(shù)據(jù)變化趨勢時，引入注意力機(jī)制動態(tài)分配共同特征映射時的權(quán)重系數(shù)，突出關(guān)鍵共同特征，提升模... （共9頁）