多阶傅里叶图神经网络预测剩余寿命
原文标题：Multi-Term Fourier Graph Neural Network with Sample Relationship Learning for Enhanced Remaining Useful Life Prediction
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论文针对时空图神经网络在剩余使用寿命（RUL）预测中的缺陷，提出 MTFGN-SRL 框架：将样本视为单张完整图，用傅里叶图神经网络在频域捕捉时空信息，并引入多回溯窗口的多阶学习与样本关系学习模块。在 CMAPSS 数据集上性能优于现有最优方法。
- 问题
- 时空GNN做剩余寿命预测依赖人工建图、窗口固定、忽略样本间关系。
- 方法
- 把样本视为单张完整图，用傅里叶GNN在频域建模并加多回溯窗口与样本关系学习。
- 结果
- 在CMAPSS数据集上优于现有最优方法
- 影响
- 预测性维护场景可直接替换现有RUL方案，减少建图与窗口调参成本。
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