利用动态时间规整（DTW）技术实现对机械寿命预测（基于NASA C-MAPSS数据的剩余使用寿命RUL预测，Python代码，DTW不属于深度学习，但预测效果更容易被解释）

 1.运行效果：利用动态时间规整（DTW）技术实现对机械寿命预测（基于NASA C-MAPSS数据的剩余使用寿命RUL预测，Python代码，DTW不属于深度学习，但预测效果更_哔哩哔哩_bilibili

库配置

2。DTW内容

动态时间规整（DTW）是机器学习和时间序列分析的一部分。DTW是一种用于测量两个时间序列之间相似度的技术。它可以用于时间序列分类、聚类、匹配等机器学习任务中。

DTW的主要思想是考虑时间序列之间在不同时间步长下的相似性，而不仅仅是简单地比较它们的点对点距离。这使得DTW在处理时间序列数据时非常有用，因为它可以应对时间序列之间长度不同、速度不同等问题。

DTW在很多领域都有应用，包括语音识别、手写体识别、生物信息学、金融分析等。在机器学习中，DTW可以用于构建时间序列模型、异常检测、时间序列预测等任务。

3.数据来源（NASA数据集） https://www.nasa.gov/intelligent-systems-division

数据文件夹