Sql server 如何将机器的可靠性注入到我的ANN中

我想用人工神经网络预测我的物理机器的可靠性

Q1）衡量可修复机器可靠性的正确指标是什么

Q2）为了计算每台机器在每个时间段或每行的可靠性，我应该计算

TBF

或

MTBF

，然后输入我的

ANN

Q3）是

ANN

解决我的问题的一种好的机器学习方法吗

让我们看一看

在我的预测器

ANN

中。其中一个输入是我的物理机器的当前可靠性值，通过使用正确的MTBF或MTTF度量应用正确的分布函数。在示例数据中，有两台机器具有一些日志事件

时间

，

机器ID

和

事件类型

event_type=0

当一台机器可用于集群时，

event_type=1

机器失败，当

event_type=2

当一台可用于集群的机器的可用资源发生更改时

对于不可修复产品，MTTF优先用于测量可靠性，MTBF用于可修复产品

获取每个时段的当前可靠性值的正确度量是什么？是

TBF还是MTBF

。以前我使用了

MTTF=总正常运行时间/总故障次数

。为了计算

正常运行时间

，我将

事件类型=1

中的

时间

从

事件类型=0

中的第一个

时间

中减去，依此类推，然后将

总正常运行时间

除以

故障次数

。或者我需要为每一行设置

TBF

<代码>机器事件表如下所示：

time              machine_id    event_type  R()
0                    6640223       0    
30382.66466          6640223       1    
30399.2805           6640223       0    
37315.23415          6640223       1    
37321.64514          6640223       0    
0                   3585557842     0    
37067.13354         3585557842     1    
37081.0917          3585557842     0    
37081.2932          3585557842     2    
37321.33633         3585557842     2    
37645.77424         3585557842     1    
37824.73506         3585557842     0    
37824.73506         3585557842     2    
41666.42118         3585557842     2    

在预处理之前的

机器事件表

以将

输入_2（可靠性）

输入到训练数据表后，预期的表应如下所示：

start_time  machine_id  input_x1    input_2_(Relibility)    Predicied_output_Relibility
0                111    0.06         xx.xx  
1                111    0.04         xx.xx  
2                111    0.06         xx.xx  
3                111    0.55         xx.xx  
0                222    0.06         xx.xx  
1                222    0.06         xx.xx  
2                222    0.86         xx.xx  
3                222    0.06         xx.xx  

---

平均时间到故障

它是（或应该是）设备可靠性的预测指标。该术语中的到表示其预测意图

平均故障时间（MTTF）是指设备或其他设备运行的时间长度 该产品有望持续使用。MTTF是许多解决问题的方法之一 评估硬件或其他技术的可靠性。

e、 g

计算相同设备项目的总运行小时数

除以这些项目的失败次数

如果有100个项目，除一个项目外，所有项目均运行100小时

一次故障发生在50小时内

MTTF=（（99项x 100小时）+（1项x 50小时））/1故障=9950小时

---- 我相信您一直在计算MTBF

故障之间的平均时间

此度量基于记录的事件

平均故障间隔时间（MTBF）指的是平均时间量 设备或产品在发生故障之前是否能正常工作。本单位 测量仅包括故障之间的运行时间和DO 不包括修复时间，假设项目已修复并开始 再次发挥作用。MTBF数据通常用于预测 单个单元在一定时间内会发生故障。

部件的MTBF是运行部件长度的总和 周期除以观察到的故障数

---

简而言之，您在该表中的数据适合于MTBF计算，正如您所做的那样。我不确定

lambda

参考会讨论什么。

可能的重复感谢@underline\d，在您的示例中，给出了MTTF。在我的帖子里，我想找到MTTF。你用的是哪种产品？博士后？神谕“SQL”只是一种查询语言，而不是特定数据库产品的名称。SQL SERVER，SQLSo你想利用人工神经网络（ANN）（这完全超出了我的能力范围）这篇文章可能会引起一些兴趣：我想知道stackoverflow是否真的适合回答你的问题。也许你应该浏览一下与工程相关的stackexchangeareas@PankajJha，你可以提供一些帮助。你的问题现在解决了吗？你对这个答案还有疑问吗？要接受一个答案：“为了更多的看不到”，虽然我已经更新了，使Q更清晰，更先进，我应该编辑这个帖子。考虑创造一个新的问题，如果额外信息的本质使任何先前的答案无效，那么它应该是一个新的问题，而接受应该仅仅基于最初的问题。请注意，答案只需帮助您找到可接受的解决方案即可。