摘要
本发明提供基于大数据分析和人工智能的一次性电子标签寿命预测方法,涉及电子标签寿命预测技术领域,本发明通过使用图神经网络和生成对抗网络对历史数据和工况数据进行精准预处理,显著提升了数据质量。采用多元线性回归模型和深度学习模型分别构建寿命预测和故障预测模型,增强了模型的精度和可靠性。该方法通过优化处理与多模型结合,能够更加准确地预测电子标签的寿命和故障风险,从而提高了整体方案的实用性和稳定性,为工业和物流管理中的标签维护和决策提供了有力支持。
技术关键词
故障预测模型
寿命预测模型
电子标签
寿命预测方法
对抗网络模型
多元线性回归模型
深度学习模型
数据
风险
工况
训练集
寿命预测技术
指数
样本
生成对抗网络
生成算法
节点
传播算法
系统为您推荐了相关专利信息
历史运行数据
智能断路器
在线监测方法
工作特征
波形
通信检测系统
XGBoost算法
寿命预测模型
接插件基座
ZrO2陶瓷
神经网络模型
节点
指标
自动化控制系统
设备全寿命周期
太阳能光伏设备
监控管理方法
故障预测模型
设备健康评估
多光谱