多元分类预测 | Matlab鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络WOA-LSTM的故障诊断附matlab代码

最新推荐文章于 2025-03-31 07:18:53 发布

matlab科研助手

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分类专栏：神经网络预测文章标签：算法神经网络分类

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🔥 内容介绍

人工智能技术在故障诊断领域的应用越来越广泛。长短期记忆神经网络（LSTM）是一种常用的深度学习模型，其在时间序列预测、机器翻译、语音识别等领域取得了良好的效果。然而，LSTM模型存在训练时间长、容易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于鲸鱼算法优化LSTM模型的故障诊断方法。

鲸鱼算法（WOA）是一种启发式优化算法，其模拟了鲸鱼觅食的行为。WOA算法具有全局搜索能力、收敛速度快等优点，已被广泛应用于函数优化、机器学习等领域。本文将WOA算法应用于LSTM模型的优化中，提出了WOA-LSTM模型。

WOA-LSTM模型的训练过程如下：首先，利用WOA算法对LSTM模型的权重和阈值进行初始化。然后，利用训练数据对模型进行训练，并根据模型在验证集上的表现调整模型参数。最后，利用测试数据对模型进行测试，得到故障诊断结果。

为了验证WOA-LSTM模型的效果，本文在一个故障诊断数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统的LSTM模型相比，WOA-LSTM模型具有更快的收敛速度和更好的泛化性能。同时，WOA-LSTM模型在故障诊断任务中也取得了更好的效果。

总之，本文提出了一种基于鲸鱼算法优化LSTM模型的故障诊断方法。实验结果表明，该方法具有更好的性能和效果，可为故障诊断领域的应用提供一种新的思路。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );