GTO-VMD-LSTM模型:故障诊断与时间序列预测的参数优化及算法替换

上传者: UuuigOeO | 上传时间: 2026-01-16 10:10:36 | 文件大小: 1.27MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文介绍了GTO-VMD-LSTM模型及其在故障诊断领域的应用。GTO(人工大猩猩部队)作为优化算法,用于对VMD(变分模态分解)的参数进行寻优,从而有效分解复杂信号。随后,LSTM(长短期记忆网络)用于捕捉时间序列数据中的模式,进行故障诊断。GTO还对LSTM的参数进行寻优,以提升模型性能。该模型不仅适用于故障诊断,还可灵活应用于时间序列预测和回归预测。文中提供的Matlab代码带有详细注释,数据为Excel格式,便于使用者替换数据集并进行实验。 适合人群:从事故障诊断、时间序列预测及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:① 提升故障诊断的准确性;② 实现时间序列预测和回归预测;③ 探索不同分解算法(如EEMD、SVMD、SGMD)和优化算法的应用。 其他说明:模型具有高度灵活性和可扩展性,支持多种算法替换,如将LSTM更换为BILSTM等。

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