时序预测
观察设备趋势， 预判故障与寿命变化。
分析设备连续运行数据，预测状态变化与故障发展，并结合历史故障和寿命标签估计剩余使用时间，辅助预警与检修计划。
输入与数据
MODEL CAPABILITIES
对温度、压力、振动等连续观测量预测未来变化。
结合历史状态与故障事件，分析异常的发展趋势，辅助提前关注。
结合设备退化与寿命标签，估计剩余使用时间并呈现不确定范围。
把状态预测和寿命估计接入检修计划，支持人工比较维护窗口。
MODEL OUTCOMES
切换不同能力，查看输入与输出。
输入
模型输出
示意展示模型的输入与输出，具体效果结合现场数据验证。
APPLICATIONS
围绕连续设备信号分析异常和故障发展。
结合退化数据评估维护窗口和更换安排。
将相同的时序分析思路用于生产趋势、能源和电价预测场景。
相关项目实践
华能澜沧江应用案例展示了时序预测在电价分析中的应用，通过数据分析、趋势判断与预测支持业务决策。电价案例展示预测流程，设备故障与寿命效果需按设备场景验证。
PERFORMANCE & VALIDATION
同时关注模型表现与现场使用价值。
按预测时间范围比较 MAE、RMSE 及实际趋势偏差。
结合真实事件检查检出率、误报和预警提前量。
对照已确认的失效或寿命终点，检查剩余寿命误差与区间覆盖。
依据采样周期、预测时间范围与设备标签适配。寿命估计需要明确的退化过程与失效终点，预测结果用于维护决策参考。
量化效果依据数据集、模型版本与现场验证条件给出。
MORE MODELS
工业诊断
信号分析
