論文の概要: Spatio-Temporal Attention Graph Neural Network for Remaining Useful Life Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15964v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 08:49:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 15:25:37.427756
• Title: Spatio-Temporal Attention Graph Neural Network for Remaining Useful Life Prediction
• Title（参考訳）: 時空間的注意グラフニューラルネットワークによる寿命予測
• Authors: Zhixin Huang and Yujiang He and Bernhard Sick
• Abstract要約: 本研究では,時空間注意グラフニューラルネットワークを提案する。 本モデルでは,空間的・時間的特徴抽出のために,グラフニューラルネットワークと時間的畳み込みニューラルネットワークを組み合わせる。 C-MAPSSデータセットを用いて、クラスタリング正規化とクラスタリング正規化の影響を評価するための総合的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.831835396047386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Remaining useful life prediction plays a crucial role in the health management of industrial systems. Given the increasing complexity of systems, data-driven predictive models have attracted significant research interest. Upon reviewing the existing literature, it appears that many studies either do not fully integrate both spatial and temporal features or employ only a single attention mechanism. Furthermore, there seems to be inconsistency in the choice of data normalization methods, particularly concerning operating conditions, which might influence predictive performance. To bridge these observations, this study presents the Spatio-Temporal Attention Graph Neural Network. Our model combines graph neural networks and temporal convolutional neural networks for spatial and temporal feature extraction, respectively. The cascade of these extractors, combined with multi-head attention mechanisms for both spatio-temporal dimensions, aims to improve predictive precision and refine model explainability. Comprehensive experiments were conducted on the C-MAPSS dataset to evaluate the impact of unified versus clustering normalization. The findings suggest that our model performs state-of-the-art results using only the unified normalization. Additionally, when dealing with datasets with multiple operating conditions, cluster normalization enhances the performance of our proposed model by up to 27%.
• Abstract（参考訳）: 有用生命予測は産業システムの健康管理において重要な役割を担っている。 システムの複雑さが増大する中、データ駆動予測モデルは大きな研究関心を集めている。 既存の文献をレビューすると、多くの研究は空間的特徴と時間的特徴を完全に統合していないか、ただ一つの注意機構しか採用していないようだ。 さらに,データ正規化手法の選択には矛盾があり,特に動作条件が予測性能に影響を及ぼす可能性がある。 これらの観測を橋渡しするために,時空間注意グラフニューラルネットワークを提案する。 本モデルでは,グラフニューラルネットワークと時間畳み込みニューラルネットワークを組み合わせて,時間的特徴抽出を行う。 これらの抽出器のカスケードと時空間次元の多面的注意機構は、予測精度の向上とモデル説明性の向上を目的としている。 C-MAPSSデータセットを用いて、クラスタリング正規化とクラスタリング正規化の比較実験を行った。 その結果,本モデルでは統一正規化のみを用いて最先端の結果が得られた。 さらに、複数の運用条件でデータセットを扱う場合、クラスタ正規化は提案モデルの性能を最大27%向上させる。

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