基于集成注意力CNN、BiGRU和BiLSTM网络的三路并行分类预测模型及其在故障诊断的应用

上传者: KMLaCgyE | 上传时间: 2025-09-17 15:08:44 | 文件大小: 1.5MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文介绍了基于集成注意力CNN、BiGRU和BiLSTM网络的三路并行分类预测模型,旨在提升故障诊断的准确性。模型利用CNN处理图像数据,BiGRU和BiLSTM处理序列数据,通过注意力机制整合多模态数据,从而提高分类预测性能。文中详细描述了模型架构、数据集格式、训练与测试方法以及测试结果。此外,还提供了技术支持和售后服务,确保用户能够顺利使用模型。 适合人群:从事故障诊断研究的技术人员、工业自动化领域的工程师、机器学习爱好者。 使用场景及目标:① 提升设备故障诊断的准确性和效率;② 预防意外事故发生,保障设备安全运行;③ 使用提供的测试数据进行模型训练和评估。 其他说明:模型已在MATLAB 2024a上成功测试,但用户需按指定格式准备数据集。技术支持响应时间为2小时以内,程序类商品不退换。

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