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申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学
摘要：本发明提供了一种基于STL‑Transformer‑ARIMA架构的航空安全预测方法，包括：对航空故障事件数据进行清洗，将非结构化的文本报告数据转为结构化数据；采用STL时序分解法将航空故障事件数据分解成季节项、趋势项和残差项数据三部分；对比分析不同参数设定下的分解性能，确定最终的航空故障事件数据分解结果；构建Transformer‑ARIMA组合预测模型，输出季节项、趋势项和残差项数据的三项预测结果，其中，Transformer模型用于训练和预测趋势项数据，ARIMA模型用于训练和预测季节项和残差项数据；将三项预测结果线性加和，得到最终的航空故障事件预测值。本发明不仅能够更好地理解航空故障事件的特征，提高预测准确性，还能够降低模型的复杂度，提高计算效率。
主权项：1.一种基于STL-Transformer-ARIMA架构的航空安全预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对航空故障事件数据进行清洗，将非结构化的文本报告数据转为结构化数据；步骤2，采用STL时序分解法将清洗得到的航空故障事件数据分解成季节项数据、趋势项数据和残差项数据三部分；步骤3，设定不同参数并对比分析不同参数设定下的分解性能，确定最终的航空故障事件数据分解结果；步骤4，构建基于Transformer-ARIMA的组合预测模型，输出季节项数据、趋势项数据和残差项数据的三项预测结果，其中，Transformer模型用于训练、验证和预测趋势项数据，ARIMA模型用于训练、验证和预测季节项数据和残差项数据；步骤5，将组合预测模型输出的三项预测结果线性加和，得到最终的航空故障事件预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军空军工程大学 一种基于STL-Transformer-ARIMA架构的航空安全预测方法
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