VIP8
本课程属于：079-工业时序数据与异常检测 智能机器人、自动化与智能装备工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

工业设备时序预测与趋势分析

共计 30 章节
可可资料掘金营 · 点击在线试看
01
课程导入
目标=工业设备时序预测与趋势分析的学… · 核心价值 · 整体知识框架与典型应用场景
课程导入目标=工业设备时…
02
工业设备数据基础
目标=传感器类型 · 数据采集频率 · 时间戳对齐
工业设备数据基础目标=传感器类型
03
时序数据探索性分析
目标=趋势 · 季节性 · 周期性
时序数据探索性分…目标=趋势
04
工业设备关键指标
目标=振动 · 温度 · 压力
工业设备关键指标目标=振动
05
时间序列预处理
目标=重采样 · 滑动窗口 · 归一化
时间序列预处理目标=重采样
06
经典统计预测方法
目标=移动平均 · 指数平滑 · AR
经典统计预测方法目标=移动平均
07
机器学习时序预测
目标=线性回归 · 决策树 · 随机森林
机器学习时序预测目标=线性回归
08
深度学习时序预测入门
目标=RNN · LSTM · GRU 的网络结构
深度学习时序预测…RNN
09
高级时序模型
目标=Transformer · TCN · Informer
高级时序模型Transformer
10
多变量与多步预测
目标=多输入多输出 · 序列到序列 · 直接与递归策略
多变量多步预测
11
趋势分析方法
目标=Mann-Kendall 检验 · Sen 斜率 · 线性趋势
趋势分析方法Mann-Kendall
12
异常检测与故障预警
目标=基于统计 · 距离 · 密度
异常检测故障预警
13
剩余寿命预测
目标=退化建模 · 健康指标构建 · RUL 预测流程与工业设备维护决策衔…
剩余寿命预测目标=退化建模
14
模型评估与选择
目标=MAE · RMSE · MAPE
模型评估选择
15
特征工程实战
目标=时域特征 · 频域特征 · 时频特征
特征工程实战目标=时域特征
16
案例实战一
目标=旋转机械振动时序预测与趋势分析 · 包含数据清洗 · 建模
案例实战一目标=旋转机械振…
17
案例实战二
目标=工业锅炉温度与压力多变量预测 · 包含特征选择 · 模型对比与预警规则设计
案例实战二目标=工业锅炉温…
18
案例实战三
目标=电机电流时序异常检测与故障趋势… · 包含阈值设定 · 误报控制与运维建议
案例实战三目标=电机电流时…
19
案例实战四
目标=风机设备剩余寿命预测 · 包含健康指标构建 · 退化轨迹建模与维护计划输出
案例实战四目标=风机设备剩…
20
数据泄漏与常见建模陷阱
目标=未来信息泄露 · 目标泄漏 · 时间顺序打乱
数据泄漏常见建模陷阱
21
非平稳与概念漂移
目标=漂移检测 · 在线学习 · 增量更新
非平稳概念漂移
22
缺失数据与低质量数据
目标=插补方法 · 鲁棒建模 · 不确定性量化与数据可信度评估
缺失数据低质量数据
23
模型部署与工程化
目标=模型序列化 · API 服务 · 边缘计算
模型部署工程化
24
可视化与可解释性
目标=预测结果展示 · 趋势图 · 残差分析
可视化可解释性
25
行业标准与业务融合
目标=预测性维护流程 · KPI 设计 · ROI 评估
行业标准业务融合
26
常见问题答疑
目标=数据不足 · 标签缺失 · 周期识别困难
常见问题答疑目标=数据不足
27
综合提升一
目标=从业务问题到时序建模方案的完整…
综合提升一目标=从业务问题…
28
综合提升二
目标=多设备 · 多工况 · 多目标场景下的统一建模与迁移学习策略
综合提升二目标=多设备
29
综合提升三
目标=端到端工业设备预测系统架构设计 · 数据流 · 模型流与运维闭环
综合提升三目标=端到端工业…
30
课程总结与进阶路线
目标=知识体系回顾 · 能力自评 · 项目实践建议与持续学习资源
课程总结进阶路线