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RSS订阅原创 轴承寿命预测全家桶更新！新增西交XJTU-SY数据集+预测模型合集
本期我们继续更新轴承寿命预测合集：新增XJTU-SY 滚动轴承加速寿命试验数据集相关预测模型，提供LSTM、CNN、GRU、TCN、Transformer、CNN-LSTM、CNN-Transformer、Transformer-BiLSTM等系列预测模型全家桶
2025-03-11 20:08:35
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原创 如何利用 LSTM 预测上证指数未来值
本文基于2024-1-1到2024-10-26的上证指数收盘价格历史数据（文末附数据集），先经过数据预处理和制作加载，然后通过 Pytorch 实现 LSTM 模型对未来10个交易日收盘价格的预测。
2025-03-11 20:00:24
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原创 重大更新！锂电池剩余寿命预测新增 CALCE 数据集
本期我们继续更新预测合集：新增马里兰大学(CALCE)的锂电池寿命数据集相关预测模型，提供LSTM、CNN、GRU、TCN、Transformer、CNN-Transformer、CNN-LSTM等系列预测模型全家桶：
2025-02-27 22:49:49
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原创 故障诊断最强更新！基于VMD+Transformer-BiGRU的分类模型
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，先经过数据预处理进行数据集的制作和加载，最后通过Pytorch实现VMD-Transformer-BiGRU模型对故障数据的分类。
2025-02-27 22:43:18
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原创 江南大学轴承故障诊断教程+1DVGG-6种注意力机制合集！
本期推出江南大学轴承数据集故障诊断教程， 利用 1DVGG 网络结合 6 种顶会注意力机制，提供详细的对比教程，此代码可以直接迁移到前期我们推出的关于西储大学故障诊断模型上！（包含2024最新注意力机制，即插即用，暴力涨点！）
2025-02-25 22:29:45
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原创 VMD + CEEMDAN 二次分解，TCN-Transformer并行预测模型
本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于VMD+CEEMDAN二次分解的TCN-Transforme预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。
2025-02-25 22:21:52
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原创 时频图像/多模态+顶会论文创新，故障诊断发文不是梦！
本期推荐10个精品高创新模型，涉及创新预处理方法、时频图像、多模态融合等方向并结合顶会论文，模块丰富，创新度高，性能优越！在故障诊断等信号分类任务上效果显著！
2025-02-24 19:48:10
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原创 热点创新 | 基于 KANConv-GRU并行的多步预测模型
本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于KANConv-GRU并行网络的多步预测模型。
2025-02-24 19:37:14
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原创 暴力涨点！ | 基于 Informer+BiGRU-GlobalAttention的并行预测模型
本期基于某风电功率数据集，提出一种Informer-+BiGRU-GlobalAttention并行预测模型，在单步预测任务中预测效果提升明显！
2025-02-21 09:27:27
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原创 轴承故障特征—SHAP 模型 3D 可视化
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，使用特征提取和机器学习方法进行故障识，然后基于XGBoos模型介绍一种参数搜索策略，并通过SHAP模型可视化技术对结果进行分析。
2025-02-19 20:34:51
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原创 粉丝福利 | 再添 Seq2Seq 多步预测模型
本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于 Seq2Seq 网络的多步预测模型。
2025-02-19 20:27:48
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原创 即插即用 | 时间编码+LSTM+全局注意力
本期推出一种基于输入信息编码和改进全局注意力机制的LSTM预测模型，提供时间序列数据的位置编码 + 时间编码的接口，可在往期任何模型中加入这种输入信息的编码！
2025-02-18 20:13:20
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原创 最强更新 | 一次拥有，全面掌握 Python 时间序列预测
在时序预测论文中，单个数据集说服力明显不够，使用多样化的数据集进行模型训练和验证已成为提升模型性能和适应性的关键，为了方便大家学习模型，我们更新了不同领域多个数据集可视化、预测相关代码（每个预测模型都有如下文件，在多个数据集上进行展示）
2025-02-18 20:08:20
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原创 创新首发！ | 基于1DCNN-Informer+MATT融合的故障诊断模型
本期推出一种基于 FFT+VMD 预处理， 1DCNN-Informer 双支路特征提取并行，多头注意力融合的分类模型，在故障诊断任务上效果显著！
2025-02-17 19:36:04
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原创 独家原创 | 基于 Informer + TCN-SENet的并行预测模型
本期基于某风电功率数据集，提出一种Informer+TCN-SENet并行预测模型，在单步预测任务中预测效果提升明显！
2025-02-17 19:27:55
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原创 模型创新、论文复现、科研辅导、论文代码定制
建模先锋团队长期致力于为用户提供优质的代码定制服务。团队提供全网最低价格的服务，同时保证高性价比和高质量的代码交付，为您提供个性化定制的服务。
2025-01-06 22:54:14
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原创 基于 TCN、Transformer、GRU、CNN与KAN网络组合预测模型
回归预测全家桶大更新：把 KAN 网络应用到回归预测模型里面，我们新增了关于KAN、CNN-KAN、LSTM-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN、GRU-KAN、CNN-LSTM-KAN等预测模型，实现了高精度的预测。帮助大家把握热点，早日发文！
2025-01-05 23:02:10
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原创 故障诊断高创新！基于1D-GRU+2D-MTF-ResNet-CBAM的多模态融合分类模型
本期推出一种基于 1D-GRU+2D-MTF-ResNet-CBAM 的多模态融合分类模型，在故障诊断任务上效果显著！
2025-01-05 22:54:25
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原创 故障诊断一区直接写，图卷积+BiGRU-Attention 并行诊断模型
本期推出一种基于K-NN + GCN 和基于全局注意力机制优化的 BiGRU 并行分类模型，在故障诊断任务上效果显著！
2025-01-02 22:23:56
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原创 涨点创新 | 基于 Informer-LSTM的并行预测模型
本期基于某风电功率数据集，推出一种Informer-LSTM并行预测模型，在单步预测任务中预测效果提升明显！
2024-12-31 19:16:07
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原创 智能故障诊断和寿命预测期刊推荐
在故障诊断领域，收集和管理文献是论文写作和研究的重要环节。本期分享一个故障诊断领域期刊推荐的开源仓库！可以帮助大家更高效地找到高质量的文献。下面是一些关于如何利用开源资源和文献管理的建议，以及一些推荐的工具和方法!
2024-12-30 23:24:19
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原创 多步预测更新 | 基于Transformer的组合预测模型
本期我们继续更新多步预测全家桶，现全家桶模型已达26个，性价比极高！此次新增关于单变量多步预测、多特征变量多步预测的组合预测模型
2024-12-30 23:15:25
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原创 不能错过！故障诊断+时频图像分类大更新！
本期新增GAF+Vgg16、GAF+Resnet18、GAF+SwinTransformer，来作为与创新模型 GAF+Swin-CNN-GAM 的对比与学习。
2024-12-28 10:02:51
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原创 基于WOA-CNN-BiLSTM的多步预测模型
本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于鲸鱼优化算法的WOA-CNN-BiLSTM多特征多步预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用鲸鱼优化算法对CNN-BiLSTM模型参数进行搜索优化，来实现精准预测。
2024-12-28 09:51:40
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原创 图卷积故障诊断，新增GAT、SGCN、GIN分类模型
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，先经过数据预处理进行数据集的制作和加载，最后通过Pytorch实现K-NN+GCN模型对故障数据的分类。
2024-12-26 22:40:41
1099
原创 速成创新 | 基于KAN、KAN卷积的预测模型
本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于CNN-LSTM-KAN网络的单步预测模型。
2024-12-24 22:41:49
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原创 故障诊断 | 信号降噪算法合集
在轴承故障信号中既包含轴承转动声音，又包含场景中的其他噪声信息。如何聚焦轴承转动的时域特征和频域特征，降低场景噪声的干扰，是我们需要解决的问题。本期为大家介绍几种常用且高效的信号降噪算法：
2024-12-23 22:47:02
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原创 故障诊断 | 一个小创新：特征提取+KAN分类
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，使用特征提取和KAN模型进行故障识，并通过CNN-SENet、MLP以及传统机器学习模型SVM进行对比分析。
2024-12-21 21:20:32
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原创 超强预测模型 | 回归预测合集大更新
本文基于 Kaggle平台—洪水数据集的回归预测（文末附数据集），介绍一种全家桶中超强回归预测模型XGBoost。
2024-12-21 21:08:16
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原创 Transformer结构优势 ,How Much Attention Do You Need?
本期基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，进行 Transformer 的结构优势进行讲解，结合论文《How Much Attention Do You Need? 》，探索不同模块对故障分类任务的影响力。
2024-12-20 20:08:24
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原创 CEEMDAN-CNN-BiLSTM多步预测模型
本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于CEEMDAN-CNN-BiLSTM网络的多步预测模型。
2024-12-20 19:56:29
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原创 超强！一区直接写！基于SSA+Informer-SENet故障诊断模型
本期推出一种基于SENet优化的Informer模型，并利用麻雀优化算法优化搜索模型参数，在故障诊断任务上效果显著！
2024-12-17 17:05:55
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原创 优化算法更新 | 基于WOA-CNN-BiLSTM的多步预测模型
本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于鲸鱼优化算法的WOA-CNN-BiLSTM多特征多步预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用鲸鱼优化算法对CNN-BiLSTM模型参数进行搜索优化，来实现精准预测。
2024-12-17 16:44:43
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原创 多模态-故障诊断 | 大核卷积开启视觉新纪元!
本期推出结合 CVPR2022 视觉顶会论文 RepLKNet 的多模态故障诊断创新模型，适合各种故障诊断领域、电能质量扰动信号、各种声信号、脑电信号等分类任务!
2024-12-16 22:17:31
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原创 回归预测模型 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合
本文基于 Kaggle平台——洪水数据集的回归预测（文末附数据集），介绍一种基于CNN-LSTM网络的回归预测模型。
2024-12-16 22:10:09
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原创 超强 ！顶会创新融合！基于 2D-SWinTransformer 的并行分类网络
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，进行快速傅里叶变换（FFT）和变分模态分解VMD的数据预处理，最后通过Python实现基于2D-SWinTransformer + TCN-SENet并行的特征融合模型对故障数据的分类。
2024-12-15 22:57:02
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