前言本期我們推出創(chuàng)新性預(yù)測(cè)模型：CEEMDAN分解+InformerLSTM+XGBoost組合預(yù)測(cè)模型。通過(guò)CEEMDAN自適應(yīng)信號(hào)分解將原始序列解耦為多頻分量，構(gòu)建高頻低頻兩級(jí)預(yù)測(cè)通道：高頻分量由于其復(fù)雜性，采用參數(shù)豐富的InformerLSTM并行模型，這種結(jié)合了注意力機(jī)制和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的模型能更好地捕獲長(zhǎng)程依賴(lài)和復(fù)雜動(dòng)態(tài)變化；低頻分量則使用XGBoost，這是一種高效的梯度提升決策樹(shù)模型，能夠快速處理簡(jiǎn)單且低頻的特征，避免過(guò)擬合。各模型...

前言本文基于Kaggle平臺(tái)—洪水?dāng)?shù)據(jù)集的回歸預(yù)測(cè)（文末附數(shù)據(jù)集），更新CNN、LSTM、LSTMAttention、TransformerBiLSTM、CNNBiLSTMAttention等模型的可視化分析！1.更新介紹（新增可視化代碼）1.1新增可視化對(duì)比（1）柱狀圖對(duì)比：（2）雷達(dá)圖可視化對(duì)比：（3）預(yù)測(cè)擬合對(duì)比：1.2模型簡(jiǎn)介包括完整流程數(shù)據(jù)代碼處理：回歸預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集制作、數(shù)據(jù)加載、模型定義、參數(shù)設(shè)置、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試、預(yù)測(cè)可視化、模型評(píng)估2.數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)...

前言本期新增GAF+Vgg16、GAF+Resnet18、GAF+SwinTransformer，來(lái)作為與創(chuàng)新模型GAF+SwinCNNGAM的對(duì)比與學(xué)習(xí)。1創(chuàng)新模型相關(guān)解釋●數(shù)據(jù)集：CWRU西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集●環(huán)境框架：python3.9pytorch2.1及其以上版本均可運(yùn)行●時(shí)頻圖像變換：提供5種時(shí)頻圖像變換方法●模型：創(chuàng)新模型和三種對(duì)比模型●準(zhǔn)確率：測(cè)試集100%●使用對(duì)象：論文需求、畢業(yè)設(shè)計(jì)需求者●代碼保證：代碼注釋詳細(xì)、即拿即可跑通。提供馬爾可夫轉(zhuǎn)換場(chǎng)MTF、遞歸圖R...

前言本期我們推出創(chuàng)新性預(yù)測(cè)模型：CEEMDAN分解+InformerLSTM+XGBoost組合預(yù)測(cè)模型。通過(guò)CEEMDAN自適應(yīng)信號(hào)分解將原始序列解耦為多頻分量，構(gòu)建高頻低頻兩級(jí)預(yù)測(cè)通道：高頻分量由于其復(fù)雜性，采用參數(shù)豐富的InformerLSTM并行模型，這種結(jié)合了注意力機(jī)制和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的模型能更好地捕獲長(zhǎng)程依賴(lài)和復(fù)雜動(dòng)態(tài)變化；低頻分量則使用XGBoost，這是一種高效的梯度提升決策樹(shù)模型，能夠快速處理簡(jiǎn)單且低頻的特征，避免過(guò)擬合。各模型...

前言本期推出一種基于FFT+VMD預(yù)處理，1DCNNInformer雙支路特征提取并行，多頭注意力融合的分類(lèi)模型，在故障診斷任務(wù)上效果顯著！1模型簡(jiǎn)介與創(chuàng)新點(diǎn)介紹1.1模型簡(jiǎn)介●數(shù)據(jù)集：CWRU西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集●環(huán)境框架：python3.9pytorch1.8及其以上版本均可運(yùn)行●準(zhǔn)確率：測(cè)試集100%●使用對(duì)象：論文需求、畢業(yè)設(shè)計(jì)需求者●代碼保證：代碼注釋詳細(xì)、即拿即可跑通。注意：（1）我們還有配套的模型講解（方便學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）和參數(shù)調(diào)節(jié)講...

前言本期更新推出一種基于連續(xù)小波變換（ContinuousWaveletTransform,CWT）與VGG模型的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，將傳統(tǒng)時(shí)頻分析技術(shù)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，有效解決了復(fù)雜時(shí)間序列的建模難題。通過(guò)將一維時(shí)序信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖像，充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)圖像特征的強(qiáng)大提取能力，在保證時(shí)序局部特征的同時(shí)，顯著提升模型對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的適應(yīng)性。1.模型簡(jiǎn)介模型核心思想（1）時(shí)頻轉(zhuǎn)換：利用CWT捕捉時(shí)序信號(hào)的時(shí)頻局部特性，生成...

本期推出一種基于快速傅里葉卷積的FFCResNet的網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)把ResNet中常規(guī)卷積替換為快速傅里葉卷積，提升了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的性能，并應(yīng)用在軸承故障診斷任務(wù)上，取得了不錯(cuò)的效果！通過(guò)巧妙融合快速傅里葉變換（FFT）的卓越性能，快速傅里葉卷積（FFC）成為了執(zhí)行卷積操作的高效利器，尤其是在渴求全局性上下文理解與跨尺度特征無(wú)縫融合的場(chǎng)景下展現(xiàn)出了非凡優(yōu)勢(shì)。這種創(chuàng)新性的頻域處理手段，不僅顯著提升了特征提取的...

1.模型簡(jiǎn)介與創(chuàng)新點(diǎn)介紹1.1模型簡(jiǎn)介●數(shù)據(jù)集：CWRU西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集●環(huán)境框架：python3.9pytorch1.8及其以上版本均可運(yùn)行●準(zhǔn)確率：測(cè)試集100%●使用對(duì)象：論文需求、畢業(yè)設(shè)計(jì)需求者●代碼保證：代碼注釋詳細(xì)、即拿即可跑通。1.2創(chuàng)新點(diǎn)介紹創(chuàng)新一：獨(dú)家原創(chuàng)預(yù)處理結(jié)合快速傅里葉變換FFT和變分模態(tài)分解VMD來(lái)進(jìn)行信號(hào)的時(shí)頻、域特征提取，能夠挖掘故障信號(hào)中的多尺度特征：（1）預(yù)處理——FFT：FFT是一種廣泛應(yīng)用的頻域分析方...

1.模型簡(jiǎn)介與創(chuàng)新點(diǎn)介紹1.1模型簡(jiǎn)介將時(shí)頻圖像和一維時(shí)序信號(hào)相結(jié)合，并使用CBAM注意力機(jī)制優(yōu)化的ResNet和GRU多模態(tài)特征融合模型，來(lái)進(jìn)行故障信號(hào)分類(lèi)，能夠有效地結(jié)合時(shí)頻圖像空間特征和一維信號(hào)時(shí)間序列特征，能夠充分利用多模態(tài)特征的優(yōu)勢(shì)。1.2創(chuàng)新點(diǎn)介紹創(chuàng)新一：多模態(tài)融合本模型將時(shí)頻圖像和一維時(shí)序信號(hào)進(jìn)行多模態(tài)融合，充分利用這兩類(lèi)數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性。時(shí)頻圖像通過(guò)馬爾可夫轉(zhuǎn)移場(chǎng)MTF，將信號(hào)的頻率和時(shí)間特征可視化。而一...

前言本期更新推出一種基于連續(xù)小波變換（ContinuousWaveletTransform,CWT）與VGG模型的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，將傳統(tǒng)時(shí)頻分析技術(shù)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，有效解決了復(fù)雜時(shí)間序列的建模難題。通過(guò)將一維時(shí)序信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖像，充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)圖像特征的強(qiáng)大提取能力，在保證時(shí)序局部特征的同時(shí)，顯著提升模型對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的適應(yīng)性。1.模型簡(jiǎn)介模型核心思想（1）時(shí)頻轉(zhuǎn)換：利用CWT捕捉時(shí)序信號(hào)的時(shí)頻局部特性，生成...

前言傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（如ARIMA、單一LSTM）在面對(duì)多尺度特征（如長(zhǎng)周期、短周期、噪聲混雜）和非線性動(dòng)態(tài)（如突變、趨勢(shì)漂移）時(shí)表現(xiàn)受限，尤其對(duì)以下場(chǎng)景效果不佳：強(qiáng)噪聲干擾：工業(yè)傳感器信號(hào)中的高頻噪聲掩蓋真實(shí)模式多季節(jié)性與趨勢(shì)耦合：如電力負(fù)荷數(shù)據(jù)（日周期+周周期+節(jié)假日趨勢(shì)）長(zhǎng)期依賴(lài)與短期波動(dòng)并存：如股票價(jià)格序列針對(duì)以上問(wèn)題，本期提出一種基于STL+VMD二次分解，InformerLSTM的并行預(yù)測(cè)模型，該創(chuàng)新模型通...

前言本文基于前期介紹的電力變壓器（文末附數(shù)據(jù)集），介紹一種綜合應(yīng)用完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解CEEMDAN與基于麻雀優(yōu)化算法的SSATCNBiLSTMAttention預(yù)測(cè)模型，以提高時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性能。該方法的核心是使用CEEMDAN算法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分解，接著利用麻雀優(yōu)化算法對(duì)TCNBiLSTMAttention模型進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)對(duì)分解后的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。1.數(shù)據(jù)CEEMDAN分解與可視化1.1導(dǎo)入數(shù)據(jù)1.2CEEMDAN分解根據(jù)分解結(jié)果看，CEEMDAN一...

前言本文基于凱斯西儲(chǔ)大學(xué)（CWRU）軸承數(shù)據(jù)，使用特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行故障識(shí)，然后基于XGBoos模型介紹一種參數(shù)搜索策略，并通過(guò)SHAP模型可視化技術(shù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。1.數(shù)據(jù)集和特征提取1.1數(shù)據(jù)集導(dǎo)入?yún)⒖贾暗奈恼?，進(jìn)行故障10分類(lèi)的預(yù)處理，凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)10分類(lèi)數(shù)據(jù)集：數(shù)據(jù)的讀取形式以及預(yù)處理思路。1.2故障信號(hào)特征提取選擇峭度、熵值、分形值、波形指標(biāo)、頻譜指標(biāo)、頻域指標(biāo)、統(tǒng)計(jì)特征、振動(dòng)特征等13種指標(biāo)...

前言本文基于凱斯西儲(chǔ)大學(xué)（CWRU）軸承數(shù)據(jù)，先經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理進(jìn)行數(shù)據(jù)集的制作和加載，最后通過(guò)Pytorch實(shí)現(xiàn)KNN+GCN模型對(duì)故障數(shù)據(jù)的分類(lèi)。1.相關(guān)網(wǎng)絡(luò)介紹1.1圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)論文地址：??https:arxiv.orgabs1609.02907??1.2圖注意力網(wǎng)絡(luò)(GAT)論文地址：??https:arxiv.orgabs1710.10903??1.3稀疏圖卷積網(wǎng)絡(luò)(SGCN)論文地址：???https:arxiv.orgabs2104.01528???1.4GIN圖同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)論文地址：???https:arxiv.or...

前言本期推出一種基于KNN+GCN和基于全局注意力機(jī)制優(yōu)化的BiGRU并行分類(lèi)模型，在故障診斷任務(wù)上效果顯著！1模型簡(jiǎn)介與創(chuàng)新點(diǎn)介紹1.1模型簡(jiǎn)介在應(yīng)用圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GraphConvolutionalNetworks,GCN)到信號(hào)模式識(shí)別領(lǐng)域中，最關(guān)鍵的是如何構(gòu)建數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)；我們利用基于KNN的軸承故障信號(hào)預(yù)處理的方法，來(lái)構(gòu)建故障信號(hào)序列的圖結(jié)構(gòu)，并用GCN+BiGRUGlobalAttention網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行診斷識(shí)別，取得了一定精度的分類(lèi)效果。1.2創(chuàng)新點(diǎn)介紹基于K...

前言在軸承故障信號(hào)中既包含軸承轉(zhuǎn)動(dòng)聲音，又包含場(chǎng)景中的其他噪聲信息。如何聚焦軸承轉(zhuǎn)動(dòng)的時(shí)域特征和頻域特征，降低場(chǎng)景噪聲的干擾，是我們需要解決的問(wèn)題。本期為大家介紹幾種常用且高效的信號(hào)降噪算法：（1）離散小波變換（DWT）：通過(guò)將信號(hào)分解到不同的頻帶，有效地分離出噪聲和故障特征。（2）經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）：自適應(yīng)地將信號(hào)分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)（IMF），每個(gè)IMF代表不同尺度的成分。（3）經(jīng)驗(yàn)小波變換（EWT...

前言本文基于某時(shí)間序列分類(lèi)任務(wù)數(shù)據(jù)集，介紹一種融合快速傅里葉變換FFT，基于時(shí)頻特征融合的FFTCNNBiGRUAttention創(chuàng)新分類(lèi)模型。1模型簡(jiǎn)介與創(chuàng)新點(diǎn)介紹1.1模型簡(jiǎn)介●數(shù)據(jù)集：時(shí)間序列分類(lèi)任務(wù)數(shù)據(jù)集●環(huán)境框架：python3.9pytorch2.1及其以上版本均可運(yùn)行●使用對(duì)象：入門(mén)學(xué)習(xí)，論文需求者●代碼保證：代碼注釋詳細(xì)、即拿即可跑通。●配套文件：詳細(xì)的環(huán)境配置安裝教程，模型、參數(shù)講解文檔1.2創(chuàng)新點(diǎn)介紹（1）快速傅里葉變換（F...

前言實(shí)驗(yàn)采用美國(guó)馬里蘭大學(xué)先進(jìn)壽命周期工程研究中心(CALCE)的鋰電池充放電循環(huán)壽命實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。馬里蘭大學(xué)實(shí)驗(yàn)組將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按時(shí)間分類(lèi)存放在一系列excel文件中，CS2電池設(shè)置的工作溫度為恒定溫度(20～25℃)。CS2電池實(shí)驗(yàn)過(guò)程可分為充電階段和放電階段。此次研究從中采取1.1A的CS2型號(hào)電池的4組數(shù)據(jù)，分別為：CS35、CS36、CS37和CS38，電池?cái)?shù)據(jù)文件中電池參數(shù)較多，如時(shí)間節(jié)點(diǎn)、測(cè)試時(shí)間、循環(huán)次數(shù)、電流、電壓、充電容量、放電...

前言本文基于前期介紹的電力變壓器，介紹一種綜合應(yīng)用完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解CEEMDAN與基于麻雀優(yōu)化算法的SSATCNBiLSTMAttention預(yù)測(cè)模型，以提高時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性能。該方法的核心是使用CEEMDAN算法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分解，接著利用麻雀優(yōu)化算法對(duì)TCNBiLSTMAttention模型進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)對(duì)分解后的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。1數(shù)據(jù)CEEMDAN分解與可視化1.1導(dǎo)入數(shù)據(jù)1.2CEEMDAN分解根據(jù)分解結(jié)果看，CEEMDAN一共分解出11個(gè)分量，...

前言本期推出結(jié)合CVPR2022視覺(jué)頂會(huì)論文RepLKNet的多模態(tài)故障診斷創(chuàng)新模型，適合各種故障診斷領(lǐng)域、電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)、各種聲信號(hào)、腦電信號(hào)等分類(lèi)任務(wù)!創(chuàng)新模型還未發(fā)表?。?！有小論文、畢業(yè)論文需求的不容錯(cuò)過(guò)！提供馬爾可夫轉(zhuǎn)換場(chǎng)MTF、遞歸圖RP、格拉姆矩陣GAF、連續(xù)小波變換CWT、短時(shí)傅里葉變換STFT五種時(shí)頻圖像變換方法，可靈活替換多模態(tài)特征中的時(shí)頻圖像類(lèi)型！1創(chuàng)新模型相關(guān)解釋●數(shù)據(jù)集：CWRU西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集●環(huán)境框...