图1 预处理后的部分特征分布曲线 2. 基于1dCNN-LSTM的单体量化:通过量化单体异常性进行动力电池故障诊断,建立基于 1dCNN-LSTM 的实时电压估计模型,模拟健康电池对于当前工况的电压响应,得到电压参考值;结合电压参考值,与当前各单体的真实采...
plt.bar([1,2,3,4],[CNN_1D_train_accuracy, CNN_2D_train_accuracy, LSTM_train_accuracy, SVM_train_accuracy]) plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('folds') plt.xticks([1,2,3,4],['CNN-1D', 'CNN-2D' , 'LSTM', 'SVM']) plt.ylim([70,100]) plt.show() plt.figure(19) plt.titl...
plt.bar([1,2,3,4],[CNN_1D_train_accuracy, CNN_2D_train_accuracy, LSTM_train_accuracy, SVM_train_accuracy]) plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('folds') plt.xticks([1,2,3,4],['CNN-1D', 'CNN-2D' , 'LSTM', 'SVM']) plt.ylim([70,100]) plt.show() plt.figure(19) plt.titl...
super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) output = self.fc(lstm_out[:, -1, :]) # 取序列的最后一个输出 return output #...
1、从RNN到LSTM 2、剖析LSTM结构 2.1 遗忘门 2.2 输入门 2.3 细胞状态更新 2.4 输出门 3、前向传播算法 4、反向传播算法 第五章 受限玻尔兹曼机 RBM 1、简介 第六章 深度信念网络 DBM 1、简介 第七章 蒙特卡罗方法 马尔可夫链 1、蒙特卡罗方法 2、马尔可夫链 3、MCMC采样 M-H采样 4、Gibbs采样 第八章...
使用深度学习技术的端到端故障诊断模型,该模型采用 1DCNN 进行特征自提取,LSTM 学习特征之间的时间依赖性,以弥补传统方法的不足。该模型集成了传统的信号降噪、特征提取、特征选择、特征分类等流程,最大程度地简化了诊断流程。LSTM 和 CNN 的结合弥补了使用 CNN 单独处理时间序列数据的不足,提高了模型的鲁棒性。改进...
我犯的错误是在扁平化CNN的输出后使用LSTM。LSTM接受3维输入，而扁平化的CNN输出是2维的。我通过在...
结合以上分析,CNN在空间特征的提取方面具有明显的优势,能够很好地提取出辐射源信号的波形特征,LSTM可以有效地提取辐射源信号波形时序上的依赖关系,本文将CNN与LSTM的优势结合,提出了一种新型辐射源识别方法,该方法直接将收集到的I/Q数据先送入1D-CNN网络进行空间特征提取,再将卷积后的数据送入LSTM网络。该方法减少人工...
(2) 通过与1D-CNN,1D-CNN-ELM,1D-CNN-RF,1D-CNN-LSTM模型进行对比并计算模型评价指标,发现1D-CNN-SVM的各项数据均优于其他模型,验证了所提模型的优越性和可靠性。 (3) 将不同工况速度下所得数据集输入模型,获得了较好的结果,充分体现了该模型...
Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-LSTM-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):将GASF矩阵作为输入,使用2D卷积神经网络来提取图像特征。CNN会在每个GASF图像上进行卷积和池化操作,以学习到图像中的空...