摘要
本发明涉及服务器设备技术领域,具体提供一种备品备件数量的动态调整方法、系统、设备及存储介质,包括:预先在设备上规划与各部件对应的检测点,利用部署于所述检测点的传感器持续采集运行数据,得到各部件的运行数据序列;将各部件的运行数据序列输入预先训练好的长短期记忆网络模型,得到各部件的运行时序特征;获取设备的基本信息,并将所述基本信息量化为特征向量;将各部件的运行时序特征和所述特征向量输入预先训练好的支持向量机,得到故障预测结果,所述故障预测结果包括异常部件;统计异常部件的种类和相应的数量,基于统计结果对相应的备品备件的库存数量进行动态调整。本发明减少了因估计不准确导致的备品备件数量不合理的情况。
技术关键词
采集运行数据
分类器
数据共享平台
时序特征
检测点
长短期记忆网络
动态时间规整算法
序列
支持向量机
窗口技术
数据存储
信息处理模块
服务器设备
物流
可读存储介质
传感器
特征提取模块
处理单元
系统为您推荐了相关专利信息
时序卷积神经网络
估值方法
区块链存证系统
深度神经网络架构
指标
夹层玻璃
玻璃生产流程
自动监控系统
区域特征提取
关键帧
智能检测方法
多任务深度学习模型
可视化监控平台
船舶三维模型
核心算法
分类器
神经网络模型
智能设备
云服务器
特征提取器
检测点
遥感卫星系统
三维模型
检测分析方法
火灾