一个用于预测性维护的基准数据集
机器学习
2022-07-19 v3 人工智能
摘要
本文描述MetroPT数据集,其为在葡萄牙波尔图城市地铁公共交通服务中开展的eXplainable Predictive Maintenance(XPM,可解释预测性维护)项目的成果。数据于2022年采集,旨在评估用于在线异常检测与故障预测的机器学习方法。通过捕获若干模拟传感器信号(压力、温度、电流消耗)、数字信号(控制信号、离散信号)以及GPS信息(纬度、经度、速度),我们提供了一个可便捷用于评估在线机器学习方法的数据集。该数据集具备若干有趣特性,可作为预测性维护模型的良好基准。
引用
@article{arxiv.2207.05466,
title = {A Benchmark dataset for predictive maintenance},
author = {Bruno Veloso and João Gama and Rita P. Ribeiro and Pedro M. Pereira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.05466},
year = {2022}
}