prognostics

本文提出了一种用于涡轮机预测的多任务科学机器学习框架，该框架使用共享序列编码器和任务特定头，联合预测发动机健康指标和剩余使用寿命，并量化不确定性。

本文对五种用于神经网络预测涡轮燃气温度的不确定性量化方法进行了基准测试，评估了它们在覆盖范围、宽度和稳定性方面的权衡，以指导发动机的预测与健康管理。