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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.10
- 수록면
- 131 - 136 (6page)
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Multi-step-ahead time series prediction involves the task of predicting a sequence of future values using only the values observed in the past, which can be regarded as stand-stone of data-driven machinery prognosis. This paper introduces a whole approach for multi-step-ahead time-series prediction utilizing Dempster-Shafer regression theory. First, original time-series signal is reconstructed based on the theorem of Takens. Next, Dempster-Shafer regression technique is employed to take on the task of time-series prediction. Moreover, we employ iterated strategy to realize multi-step-ahead prediction. The proposed approach is evaluated by a condition monitoring and prediction experiment of methane compressor. The errors of multi-step-ahead time-series prediction are evaluated. Experiment results show that the proposed approach can be competent for the task of data-driven machinery prognosis.
목차
Abstract
INTRODUCTION
THEORY BACKGROUND
EXPERIMENT
PERFORMANCE EVALUATION
SUMMARY
REFERENCES
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