基于LSTM算法的航空发动机寿命预测

对于航空发动机寿命预测问题,它的难点在于特征数数多,而且特征也是传感器所收集到的数据,传感器一般带有噪声,会造成拟合过程中的不准确性,设计一个多变量输入,单变量输出的预测模型,而RNN(循环神经网络)是一类以序列数据为输入,在序列演进方向进行递归且所有节点循环单元都按照链式连接的递归神经网络,它非常适合用作发动机寿命的预测模型,一方面,发动机数据具有时间信息,另一方面,单纯的RNN在处理数据时存在梯度消失问题。所以我们在RNN中引入LSTM(长短期记忆单元),这样可以很好解决上述两个问题