C-MAPSS_Problem

【文件属性】：
文件名称：C-MAPSS_Problem
文件大小：9.25MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-17 15:57:34
JupyterNotebook C_MAPSS Turbofan问题 商业模块化航空推进系统仿真（C-MAPSS）是涡轮风扇仿真模型。 C-MAPSS用于从涡扇发动机生成仿真的运行失败数据集，该数据集已在NASA的卓越诊断中心存储库中发布，该库可 。 在预测维护范围内解决问题的数据驱动方法的最大瓶颈是缺乏从运行到失败的数据集。 该模拟数据集使研究人员可以针对此问题构建，测试和基准测试不同的方法。 C-MAPSS数据集由具有不同操作和故障条件的四个子数据集组成。 每个子数据集进一步分为训练集和测试集。 数据由多个多元时间序列测量组成。 在每个数据集中，每个引擎都来自一组相同类型的引擎，每个时间序列都来自一个引擎。 每个发动机都以不同程度的初始磨损和制造变化开始，这是未知的。 这些磨损和变化被认为是每个发动机的正常行为。 发动机在每个时间序列开始时均正常运行，并在某个时间点出现故障。 在训练集中，故障的严重程度会不断增加，

【文件预览】：
C-MAPSS_Problem-master
----process.py(4KB)
----helper.py(14KB)
----notebooks()
--------.ipynb_checkpoints()
--------PipelineTurbofan.ipynb(206KB)
--------Load Raw Data and create a Dataframe. Each Dataset ID is joined assuming the same distribution for all after normalizing it.ipynb(21KB)
--------Load Raw Data and create a Dataframe. Each Dataset ID is processed separately.ipynb(21KB)
--------Last try.ipynb(5KB)
--------Models for separated Dataset ID.ipynb(2.15MB)
--------Untitled.ipynb(7.5MB)
--------Create Dataframes.ipynb(8KB)
--------Models for All Dataframe.ipynb(1.6MB)
--------First Exploration.ipynb(14.11MB)
--------Exploratory Analysis for all Dataframe.ipynb(2.09MB)
--------Exploratory Analysis for different dataset ID.ipynb(2.48MB)
--------plots.ipynb(349KB)
----scripts()
--------FinalScript.py(8KB)
--------script.py(1KB)
----pkg_file()
--------turbofan_pkg()
--------setup.py(276B)
----requirements.txt(111B)
----README.md(4KB)
----.gitignore(144B)