Resumen

Durante la operación de sistemas técnicos modernos, el uso del modelo LSTM para la predicción de valores de variables de proceso y estados del sistema es ampliamente común. El objetivo de este documento es ampliar la aplicación de los modelos basados en LSTM al obtener información basada en la predicción. En este método, al predecir las probabilidades de transición, la capa de salida se interpreta como un modelo de probabilidad al crear un árbol de predicción de secuencias en lugar de solo una secuencia única. Al analizar más a fondo el árbol de predicción, podemos tener en cuenta consideraciones de riesgo, extraer predicciones más complejas y analizar qué árboles de eventos se obtienen a partir de diferentes secuencias de entrada, es decir, con una secuencia de estado o entrada dada, se consideran los eventos futuros y la probabilidad de su ocurrencia. En el caso de la aplicación en línea, mediante la utilización de una serie de eventos de entrada y los árboles de probabilidad, es posible predecir secuencias de eventos subsecuentes. La aplicabilidad y el rend

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Operación; Modelo LSTM; Predicción; Secuencia; Probabilidad; Evento
• Keywords:Operation; LSTM model; Prediction; Sequence; Probability; Event