Abstract-Forecasting de framtida tillstånden i ett komplext system är en komplicerad utmaning som möter i många industriella tillämpningar som omfattas av samhället av prognostics och hälsoförvaltning. Praktiskt taget kan tillstånden vara antingen kontinuerliga eller diskreta: Kontinuerliga tillstånd representerar i allmänhet värdet av en signal medan diskreta tillstånd i allmänhet avbildar funktionella lägen som återspeglar den nuvarande nedbrytningen. Det finns särskilda tekniker för varje enskilt fall. I detta dokument föreslår vi en strategi baserad på ett fallbaserat resonemang som tillsammans uppskattar de framtida värdena för den kontinuerliga signalen och de framtida diskreta lägen. De viktigaste egenskaperna hos det föreslagna tillvägagångssättet är följande: 1) Det bygger på K-nearest granne algoritm baserad på tro funktionsteori; 2) tro funktioner gör det möjligt för användaren att representera sin / hennes partiell kunskap om de möjliga tillstånden i utbildningsdata uppsättningen, särskilt när det gäller övergångar mellan fungerande lägen som är oprecis känt; och 3) två skilda strategier föreslås för stat förutsägelse, och fusion av båda strategierna också beaktas. Två verkliga datauppsättningar användes för att bedöma prestandan vid uppskattningen av framtida uppdelning av ett verkligt system.
Ramasso m.fl. I Ref föreslogs en metod som tillsammans förutser observationer (kontinuerliga tillstånd) och hälsotillstånd ( diskreta tillstånd) för att uppskatta komponenternas återstående livslängd.
Joint Prediction of Continuous and Discrete States in Time-Series Based on Belief Functions
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}