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摘要
机场行李传送装置输电母排触点状态的观测，对减少机场行李传送装置意外停机、保障机场正常运营具有重要的意义。输电母排触点故障发生时往往伴随温度的上升，温度的变化能够直观反映输电母排触点状态。因此可以采用编码器-解码器长短期记忆网络(Encoder-Decoder LSTM)对输电母排触点进行温度预测。首先采用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)组成的编码器对母排触点的历史温度数据进行编码，再由长短期记忆网络(LSTM)组成的解码器预测输出输电母排触点未来一段时间的温度值。通过对国内某机场行李传送装置一个月的温度观测数据进行测试。实验结果表明采用Encoder-Decoder LSTM的时间序列预测方法优于传统的时间序列预测模型以及其他现有的深度学习预测模型。
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