摘要
本发明公开了一种基于动态数据分析的设备残值评估算法,包括如下步骤:S1、采集设备的多维度数据;S2、对步骤S1中采集到的多维数据进行预处理;S3、建立残值计算模型;S4、根据步骤S3中建立的残值计算模型,实现设备价值的实时评估,并预测未来的设备价值趋势。本发明所提供的基于动态数据分析的设备残值评估算法,能够实时计算设备价值,适用于工程机械、电力设备、工业自动化设备等资产的动态价值评估;相比传统方法具有更高的精度、更强的实时性、更广的适用性,能够有效解决设备资产评估中的痛点,提升企业资产管理效率。
技术关键词
动态数据分析
评估算法
贝叶斯回归模型
LSTM神经网络
工业自动化设备
采集设备
数据缺失值
历史运行数据
资产
因子
异常数据
输入设备
工程机械
电力设备
指数
企业
框架
精度
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无人机
评估算法
公路桥梁结构
深度学习训练
注意力机制
智能语音播报方法
生物电检测电路
协同管理平台
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定向扬声器
光伏功率预测方法
Attention机制
太阳位置信息
LSTM神经网络
智能优化算法
暂态过电压
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分布式控制方法
相机
一致性算法
建筑能耗预测方法
深度学习预测模型
序列
时间卷积网络
LSTM神经网络模型