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负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）优化变分模态分解（VMD）参数，并结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证，通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α，有效提升信号去噪与特征提取能力；随后利用CNN提取故障特征的空间信息，BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术，显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题，实现自适应优化；②构建高效准确的轴承故障诊断模型，适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测；③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节，同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。