基于IDBO优化的CNN-CBAM-BiLSTM风功率预测系统是由中国电建集团贵州工程有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2025SR0068292,属于分类,想要查询更多关于基于IDBO优化的CNN-CBAM-BiLSTM风功率预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
An intelligent identifying-while-drilling method for geological features of roof strata in coal roadways based on a 1DCNN-BiLSTM-CBAM model 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 【目的】煤巷顶板事故多发生于原生裂隙发育带和岩层破碎带等潜在垮落区,准确、及时掌握顶板岩层地质特征并优化其支护方案及...
目前关于巷道顶板岩层地质特征识别方法的相关研究存在识别速度慢,效率低,成本高等问题,难以满足煤矿安全,高效和智能化开采的需求.</sec><sec>方法提出了一种基于1DCNN(一维卷积神经网络),BiLSTM(双向长短期记忆网络)和CBAM(卷积块注意力模块)相结合的神经网络模型,建立了随钻振动加速度信号与顶板岩层地质特征的对应关系...
In response to the operational degradation trend of aircraft engines, this paper proposes an aircraft engine fault diagnosis model based on 1DCNN-BiLSTM with CBAM. The model can be directly applied to raw monitoring data without the need for additional algorithms to extract fault degradation ...