Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN模型的一维信号分类 - 知乎 (zhihu.com) 引言 本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,然后通过Pytorch实现CNN-BiLSTM模型对扰动信号的分类。 Python仿真电能质量扰动信号的详细介绍可以参考下文(文末附10分类数据集): Python-电能质量扰动信...
本项目使用Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类模型(CNN-BiLSTM分类算法)项目实战。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 编号变量名称描述 1 x1 2 x2 3 x3 4 x4 5 x5 6 x6 7 x7 8 x8 9 x9 10 ...
基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测(Matlab+Python完整源码和数据) 该方法结合数据分布特征,利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。最后,基于CNN-BiLSTM-Attention的功率预测方法,验证所提聚类方法的有效性以及相较于其他聚...
本项目通过Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络回归模型(CNN-BiLSTM回归算法)项目实战。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 编号变量名称描述 1 x1 2 x2 3 x3 4 x4 5 x5 6 x6 7 x7 8 x8 9 x9 10 ...
构建一个基于CNN + BiLSTM + Attention机制的滚动轴承寿命预测系统。这个系统将包括数据处理、模型构建和训练步骤,并且可以轻松地根据需要进行调整。以下是完整的代码实现, 。 1. 数据准备 假设我们有一个滚动轴承振动信号数据集,其中包含正常和故障样本。数据集格式如下: ...
模型获取链接:基于VMD-CNN-BiLSTM组合模型时间序列预测python代码 1)首先对原始数据进行预处理; 2)对处理完的数据进行VMD分解,分解为K个模态分量和1个残差分量; 3)将各个模态分量输入模型,建立模型进行预测; 4)将各个预测结果相加得到最终的结果。 | 测试集指标 | MSE | RMSE | MAE | MAPE | R2 | ...
【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法(Python&matlab代码实现) 紫极神光 公众号:荔枝科研社 2 人赞同了该文章 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。r/> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 文献来源: 摘要...
交叉注意力融合时频域特征轴承故障识别模型 | 本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,进行快速傅里叶变换(FFT)的介绍与数据预处理,最后通过Python实现基于FFT的CNN-BiLSTM-CrossAttention模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文: Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理 - 知乎 (zhi...
本项目旨在构建一种混合型深度学习模型——卷积神经网络与双向长短时记忆循环神经网络(CNN-BiLSTM)回归模型,用于解决特定领域中的预测任务。通过结合CNN对局部特征的有效提取能力和BiLSTM对时间序列数据的高效处理能力,我们期望能够提高模型对于复杂数据集的预测准确性。 本项目通过基于TensorFlow实现卷积神经网络-双向长短...
构建一个基于CNN + BiLSTM + Attention机制的滚动轴承寿命预测系统。这个系统将包括数据处理、模型构建和训练步骤,并且可以轻松地根据需要进行调整。以下是完整的代码实现, 。 1. 数据准备 假设我们有一个滚动轴承振动信号数据集,其中包含正常和故障样本。数据集格式如下: ...