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Timeseries Transformer Classification

由 keras-io 开发
使用Transformer架构进行时间序列分类的模型,适用于引擎故障检测等工业场景
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发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型基于Transformer架构,专门用于时间序列数据的二元分类任务。它能够从传感器捕获的时间序列数据中识别特定模式,适用于工业设备故障检测等场景。

模型特点

注意力机制
采用Transformer的注意力机制,能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系
工业应用
专为工业传感器数据分析设计,特别适合设备故障检测
轻量级实现
基于tf-keras实现,模型相对轻量且易于部署

模型能力

时间序列分类
工业设备故障检测
传感器数据分析

使用案例

工业设备维护
发动机故障检测
通过分析发动机传感器数据自动检测是否存在特定故障
在FordA数据集上表现良好