0% Complete
English
صفحه اصلی
/
پانزدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Predictive Maintenance using LSTM and Adaptive Windowing
نویسندگان :
Aien Ghanbari Adivi
1
Behrouz Shahgholi Ghahfarokhi
2
1- University of Isfahan
2- University of Isfahan
کلمات کلیدی :
predictive maintenance،deep learning،LSTM،time series analysis
چکیده :
Predictive maintenance is a critical approach in modern industries, aiming to forecast equipment failures and reduce downtime by leveraging operational data. Traditional methods, such as time series analysis, struggle to capture complex temporal dependencies in large-scale datasets. In this study, we propose an innovative solution that integrates Long Short-Term Memory (LSTM) networks with an adaptive windowing strategy for predictive maintenance. Unlike conventional methods that rely on fixed window sizes, our approach dynamically adjusts the window size based on the data's characteristics, optimizing the temporal context provided to the model. We apply this method to the Microsoft Azure predictive maintenance dataset from Kaggle and demonstrate that the adaptive window size significantly enhances the precision of failure predictions. This research highlights the potential of combining LSTM with window size optimization to improve the accuracy and efficiency of predictive maintenance models in real-world industrial applications.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Challenges of Specification Mining-based Test Oracle for Cyber-Physical Systems
Maryam Raiyat Aliabadi - Dr Mojtaba Vahidi - Dr Ramak Ghavamizadeh
Mamba-SAM: A Hybrid Architecture for Efficient Cardiac MRI Medical Image Segmentation
Mohammadreza Gholipour Shahraki - Mehdi Rezaeian - Mohammad Ghasemzadeh
طبقهبندی ترافیک رمز مبتنی بر یادگیری ماشین
افسانه معدنی - شقایق نادری - حسین قرایی
ارائه تکنیک یادگیری چندهسته ای مبتنی بر روش بهینه سازی برای مسئله دسته بندی سیگنال های EEG مبتنی بر تصور حرکتی
یوکابد امیری - حسام عمرانپور
ISAAF: بهبود چارچوب مجوز خودتطبیق SAAF با استفاده از پیادهسازی مبتنی بر عامل و مفهوم I-Shairing
الهام معین الدینی - دکتر منیره عبدوس - دکتر اسلام ناظمی
Predicting Concentration of Particulate Matter (PM2.5) in Hamedan using Machine Learning Algorithms
Anita Karim Ghassabpour - Hatam Abdoli - Muharram Mansoorizadeh - Saeid Seyedi
استخراج موارد آزمون سطح برونمتد و درونکلاس از برنامههای شئگرا
محمد قرشی - حسن حقیقی
تشخیص زودهنگام سندروم داون از روی تصاویر سونوگرافی جنین با استفاده از مدلهای عمیق پیشآموزش دیده
فائزه سادات حسینی نیا - محرم منصوری زاده - حسن ختنلو
تشخیص بیماری مزمن کلیوی با استفاده از یادگیرندههای گروهی و انتخاب ویژگیهای مؤثر مبتنی بر الگوریتم بهینهسازی تبادل حرارتی
صبا عارفنیا - مهدی هاشمزاده - امین گلزاری اسکوئی
Classification and Evaluation of Privacy Preserving Data Mining Methods
Negar Nasiri - Mohammadreza Keyvanpour
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 43.8.0