Nov, 2023
基于联邦数据融合的多流不完全信号应用的预测模型
A Federated Data Fusion-Based Prognostic Model for Applications with Multi-Stream Incomplete Signals
Madi Arabi, Xiaolei Fang
TL;DR本文提出了一种联邦预测模型，允许多个用户共同构建基于多流、高维和不完整数据的故障时间预测模型，同时保持每个用户的数据本地和保密。该预测模型首先使用多元功能主成分分析融合多流退化信号，然后利用融合特征和失效时间来构建（对数）位置 - 比例回归模型进行故障预测。为了使用分布式数据集进行参数估计并保护所有参与者的数据隐私，我们提出了一种新的联邦算法进行特征提取。数值研究表明，所提出的模型的性能与经典的非联邦预测模型相同，并且优于每个用户自建模型的性能。