基于多特征时序标记Transformer的凿岩机故障分类与预测

秦念稳

Fault classification and prediction of rock drill based on multi-feature time-series labeling Transformer

Nianwen QIN

表2 多特征时序标记Transformer模型参数设置

Table 2 Parameter settings for multi-feature time-series labeling Transformer model

参数 数值 多头注意力模块：注意力头数 4 多头注意力模块：隐层神经元数 128 多头注意力模块：Dropout率 0.2 多特征时序标记：batch_size 32 多特征时序标记：时间片段长度 4.5 多特征时序标记：子序列个数 5 多特征时序标记：num_features 15 多特征时序标记：d_model 64 前向神经网络：隐层神经元数 32 学习率 0.001 优化器 Adam