预测

用于预测性维护的机器学习技术 为了进行预测性维护，首先，我们向系统中加入了传感器，用于监控和收集系统运行的数据。预测性维护所需要的数据是时间序列数据。数据包括时间戳、在该时间戳所收集的传感器读数以及设备号。预测性维护的目的是，在时间“t”，使用截至到该时间的数据来预测设备在近期是否会发生故障。 预测性维护可通过以下两种方法之一来实现： 分类方法 - 预测在接下来的 n 步中是否有可能发生故障。 回

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