На самом деле я работаю над проектом, цель которого - предсказать тенденцию оставшегося срока службы двигателя с использованием набора данных временного ряда с использованием нейронных сетей (CNN в Керасе). Наборы данных состоят из нескольких многомерных временных рядов. Каждый набор данных далее делится на обучающие и тестовые подмножества. Каждый временной ряд поступает от другого двигателя, т. Е. Данные можно считать взятыми из парка двигателей одного типа. Данные загрязнены шумом датчика. Сеть CNN состоит из 3 уровней Conv1D, за которыми следуют уровни MaxPooling1D. Точность довольно высока (0,85), а MAE - 9.
На самом деле мой прогноз выходного сигнала выглядит следующим образом: Изображение
Я заинтересован в улучшении качества, особенно вКонечная часть кривой, где, как вы можете видеть, есть много колебаний.
Несколько советов о подходах к фильтрации / сглаживанию графика? Я пытался применить скользящее среднее, а также фильтр Савицкого-Голея, но они не улучшили качество.
Большое спасибо!