一种铁路机房设备健康度预测模型的训练方法、装置、设备及介质
申请号:CN202411590479
申请日期:2024-11-08
公开号:CN119338073A
公开日期:2025-01-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及铁路机房设备管理技术领域,公开了一种铁路机房设备健康度预测模型的训练方法、装置、设备及介质。本发明可以获取铁路机房中目标设备运行参数的参数值时序数据。对目标设备运行参数的参数值时序数据进行归一化,得到归一化后参数值时序数据。将归一化后参数值时序数据输入至训练好的深度残差收缩网络DRSN中进行注意力机制筛选,得到筛选后参数值时序数据并作为设备健康指标。对设备健康指标进行平滑处理,得到处理后设备健康指标。将处理后设备健康指标作为训练数据,并基于训练数据和灰狼优化算法对待训练的设备健康度预测模型进行训练。本发明训练好的目标设备健康度预测模型,可以有效实现对铁路机房设备健康度的预测。
技术关键词
设备运行参数
灰狼优化算法
超参数
时序
铁路机房
深度残差
机房设备管理技术
数据
指标
注意力机制
BiLSTM模型
双向长短期记忆网络
计算机
可读存储介质
规模
训练装置
存储器
处理器