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申请/专利权人：湖南工业大学
摘要：本发明公开了一种基于PCA和TCN‑Attention的剥离伤损退化趋势预测方法，本发明所述方法先从钢轨剥离伤损振动信号中提取时域、频域特征，利用PCA对高维特征集进行降维，然后利用时序样本间特征的差异性，连续获取样本间的欧式距离，从而构建成钢轨剥离伤损退化指标，最后利用TCN‑Attention模型预测钢轨剥离伤损退化趋势，解决了现有钢轨剥离伤损退化趋势预测研究中退化指标特征单一，预测模型存在长期依赖的问题。
主权项：1.一种基于PCA和TCN-Attention的剥离伤损退化趋势预测方法，其特征在于，步骤包括：S1.特征提取：采集钢轨伤损路段的原始振动数据，提取得到时域、频域特征，构成高维特征；S2.主成分分析：对高维特征进行降维处理，并提取降维后有效伤损特征中的前i个主成分；S3.退化指标的构建：使用欧式距离以第一个样本为基准来衡量样本之间的差异性，连续获取T个样本的欧式距离，构建钢轨剥离伤损退化指标序列S＝[s1,s2,…,sT]；S4.退化趋势预测：将构建的钢轨剥离伤损退化指标划分为训练集和测试集，并输入到预测模型中，利用注意力模块对预测模型隐层输出结果中的特征权重进行优化，对关键特征信息赋予更高权重，最后输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工业大学 基于PCA和TCN-Attention的剥离伤损退化趋势预测方法
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