CNN是一种擅长处理图像数据的深度学习模型,通过卷积和池化操作能够提取出图像中的局部特征。在轴承故障诊断中,我们可以将VMD分解得到的IMF视为一系列“图像”,利用CNN对这些IMF进行空间特征提取,从而捕获不同频率下的振动空间特征。 3. 双向长短期记忆网络(BiLSTM) BiLSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够同时处理...
1.Matlab实现CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制模型的目标输出分别预测后相加。 3.多变量单...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制模型的...
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列...
风速预测(五)基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型 04:48 风速预测(六)基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型 04:52 EMD变体分解效果最好算法——CEEMDAN(五) 06:31 CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) 06:00 CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM + ARIMA) 06:08 多特征变量序列预测(五...
CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attention双重分解卷积双向长短期注意力多元时序预测。 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_...
Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类-CSDN博客 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-CSDN博客 基于FFT + CNN – Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型-CSDN博客 ...
VMD-CNN-BiLSTM是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的模型,用于多变量时间序列预测。这种混合模型充分利用了不同网络结构的优势,提高了预测精度和稳定性。 首先,VMD作为一种信号处理方法,可以有效地将复杂的时间序列信号分解为若干个模态分量,这有助于提取出原始数据...
Dynamic prediction model of landslide displacement based on (SSA-VMD)-(CNN-BiLSTM-attention): a case studydoi:10.3389/fphy.2024.1417536Rubin WangYipeng LeiYue YangWeiya XuYunzi WangHuajin LiKang LiaoFrontiers in Physics
1、本发明目的在于提供一种改进ocssa-vmd-cnn-bilstm的旋转机械故障诊断方法,改善旋转机械早期微弱缺陷容易被掩盖以及在噪声环境下早期缺陷诊断困难的问题,从而为在强噪声环境下对旋转机械早期故障诊断提供科学依据,为保障人民生命财产安全提供可靠支撑。 2、为达成上述目的,本发明提出如下技术方案:一种改进ocssa-vmd-cn...