基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) Python轴承故...
代码简介:提出基于SCSSA-CNN-BiGRU-Attention的多变量时间序列回归预测模型,该模型可以自适应性的预测任意数量指标的时间序列,如风电光伏负荷,电价,气象等,导入数据即可,无需任何调试。代码具有一定创新性,注释详细! 麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)是薛建凯等在2020年提出的一种新型优化算法,主要通过模拟麻...
在模型训练阶段,我们使用已经标注好的故障数据作为训练集,通过深度学习模型对数据进行训练。卷积神经网络(CNN)可以有效地提取数据的空间特征,而双向门控循环单元(BIGRU)可以捕捉数据的时序特征。这两种模型结合起来可以更好地处理时间序列数据,并提高故障诊断的准确性和效率。 在故障判断阶段,我们使用训练好的模型对新的...
CNN-BiGRU-Attention,即卷积神经网络(CNN)结合双向门控循环单元(BiGRU)并融合注意力机制(Attention)的多输入单输出回归预测模型,是一种强大的深度学习架构,特别适用于处理序列数据。以下是对该模型的详细解析: 一、模型组成 卷积神经网络(CNN) 功能:用于提取输入序列的局部特征。 工作方式:通过滑动窗口的方式,将输入序...
Matlab实现CNN-BiGRU-Attention多特征分类预测,卷积双向门控循环单元结合注意力机制分类预测。 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出4类标签; 2.MainCNN_BiGRU_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 3.可视化展示分类准确率,可在下载区获取数据和程序内容; ...
综上所述,SSA-CNN-BIGRU-Attention回归预测模型是一种新的、高效的机器学习模型,它结合了注意力机制和麻雀算法,以优化卷积神经网络和双向门控循环单元。该模型在回归预测任务中表现出了优异的性能,有望成为未来机器学习领域的重要研究方向。 [1] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,等.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积...
TENTION)机制的卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BIGRU)混合模型对短期电力负荷进行预测。首先用CNN对 负荷及电价数据特征进行抽取;其次,利用BIGRU对潜藏的时序规律进行提取;最后结合ATTENTION机制,突出关键特征。 仿真结果表明,与BP网络、CNN-GRU、CNN-BIGRU和CNN-GRU-ATTENTION混合模型的预测结果相比,上述模型具有更...
Then the fused multi-dimensional feature set was input into the CNN-BIGRU Attention model for feature recognition. Finally, the effectiveness of this method was validated through practical hydraulic waterproof valve fault diagnosis experiments. The research results ...
The model captures local features through CNN, captures long-term temporal dependencies through BiGRU, and introduces an attention mechanism to focus on key time steps, thereby effectively improving the forecasting performance. We conducted experiments using this model and compared it with traditional and...
CNN-BiGRU-Attention prediction model The CNN-BiGRU-Attention model consists of three key components. First, CNN is used to extract local temporal features from the time-series subsidence data, helping the model identify short-term patterns in the data across different monitoring points. BiGRU process...