基于CNN-LSTM的QAR数据特征提取与预测
Feature extraction and prediction of QAR data based on CNN-LSTM
中国民航大学 a. 适航学院; b. 电子信息与自动化学院; c. 工程技术训练中心, 天津 300300
摘要
针对传统数据驱动的故障诊断方法难以从QAR数据中提取有效特征的问题，提出一种融合卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）与长短时记忆网络（long short-term memory，LSTM）的双通道融合模型CNN-LSTM。CNN与LSTM分别作为两个通道，通过注意力机制（attention）融合，从而使模型能同时表达数据在空间维度和时间维度上的特征，并以时间序列预测的方式验证融合模型特征提取的有效性。实验结果表明，双通道融合模型与单一的CNN、LSTM相比，能够更有效地提取数据特征，模型单步预测与多步预测误差平均降低35.3%，为基于QAR数据的故障诊断提供一种新的研究思路。
基金项目
国家自然基金民航联合研究基金重点支持项目(U1533201)
中央高校基本科研业务费专项资助项目(3122016D006)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0214
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2958-2961
文章编号: 1001-3695(2019)10-017-2958-04
发布历史
[2019-10-05] 印刷出版
引用本文
张鹏, 杨涛, 刘亚楠, 等. 基于CNN-LSTM的QAR数据特征提取与预测 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 2958-2961. (Zhang Peng, Yang Tao, Liu Yanan, et al. Feature extraction and prediction of QAR data based on CNN-LSTM [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 2958-2961. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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