文件名称：Final_Project:灯塔实验室数据科学计划最终项目
文件大小：20.15MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-14 22:56:32
JupyterNotebook
灯塔实验室数据科学计划最终项目 标题 设备可靠性和监控 应用领域 设备监控，预测性维护 挑战 在包括能源在内的许多领域，分析技术通常都难以跟上收集到的大量传感器数据的速度 描述 利用ML和AI时间序列分析来增强泵的可靠性和监控 数据集 高频泵压力数据（未标记） 总共33个样品/泵 笔记本电脑 泵时间序列分析-数据探索 泵数据的数据探索，功能和一般分析 泵时间序列分析-ARIMA 经典时间序列ARIMA建模 泵时间序列分析-LSTM NN LSTM神经网络时间序列建模
【文件预览】：
Final_Project-main
----Pump Time Series Analysis - Data Exploration.ipynb(7.33MB)
----Pump Time Series Analysis - LSTM NN.ipynb(19.24MB)
----README.md(799B)
----Pump Time Series Analysis - ARIMA.ipynb(622KB)