轴承寿命预测 | 基于CNN-LSTM-ATTENTION的轴承寿命预测附matlab完整代码

轴承寿命预测 | 基于CNN-LSTM-ATTENTION的轴承寿命预测附matlab完整代码
数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常采用时间序列数据的方式进行划分。
构建CNN-LSTM模型：设计CNN-LSTM-ATTENTION模型结构，包括卷积层、激活函数、池化层等。确保模型能够有效学习时间序列数据的特征。
模型训练：使用训练集对CNN-LSTM-ATTENTION模型进行训练，优化模型参数以最小化损失函数。
模型验证：使用验证集评估模型的性能，调整超参数以提高模型的泛化能力。
模型预测：使用经过训练和验证的模型对测试集进行预测，得出轴承寿命的预测结果。
模型优化：根据预测结果对模型进行优化，可以尝试不同的特征工程方法、调整模型结构或采用集成学习等方法提升模型性能。
结果分析：分析模型预测结果与实际观测结果之间的差异，评估模型的准确性和可靠性。

第一步：读取PHM2012数据集，并绘各个轴承的制时域波形。本期以Bearing1_1和Bearing1_2的水平信号作为训练集，以Bearing1_3和Bearing1_4的水平信号作为测试集。Bearing1_1~Bearing1_4的时域波形都绘制出来了&#x