FutureFix

作用

我们的预测性维护应用使用 LSTM 模型来分析时间序列数据，并根据历史传感器读数和运营指标预测维护需求。LSTM 擅长识别时间模式和预测未来的维护需求。

Gemini API 如何提高准确性：

情境丰富：Gemini API 通过从非结构化数据（例如维护日志和技术人员备注）中提供额外的分析洞见，利用情境信息来优化预测准确性，从而对 LSTM 模型起到补充作用。

模式识别：虽然 LSTM 侧重于序列模式，但 Gemini API 会分析更广泛的趋势和情境细节，识别 LSTM 无法捕获的问题，从而提高整体预测可靠性。

数据集成：Gemini API 有助于集成各种数据源（包括文本数据和数值数据），丰富 LSTM 模型使用的数据集，从而实现更准确的维护预测。

富有实用价值的分析洞见：该 API 可将复杂的预测转化为清晰且富有实用价值的建议，使 LSTM 模型的预测更实用，从而帮助您安排维护和制定决策。

从本质上讲，Gemini API 通过添加情境分析洞见、识别其他模式以及集成各种数据源，增强了 LSTM 模型的预测能力，从而实现更准确的维护预测。