TCN-Transformer时间卷积神经网络结合编码器多特征分类预测/故障诊断Matlab实现

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🔥 内容介绍

一、核心原理与架构

1. 问题本质

• 多特征输入

  ：模型接收多个传感器或监测指标的时序数据。

• 分类任务

  ：输出为离散的类别标签，例如：正常, 故障类型A, 故障类型B 等。

2. 模型架构我们将采用一种 “串行融合” 的策略：

1. 输入层

   ：接收形状为 (batch_size, timesteps, n_features) 的时序数据。

2. TCN 模块

   ：

   • 首先，使用 TCN 网络对输入序列进行初步特征提取。

   • TCN 通过因果卷积（Causal Convolution）和空洞卷积（Dilated Convolution）能够高效地捕捉序列中的局部特征和层级模式，并且计算成本相对较低。

   • 输出形状：(batch_size, timesteps, tcn_output_dim)。

3. Transformer 编码器模块

   ：

   • 将 TCN 提取的特征序列作为输入。

   • Transformer 编码器通过多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）能够建模序列中任意两个时间步之间的依赖关系，这对于发现长程、非线性的故障模式至关重要。

   • 为了让 Transformer 理解时序信息，需要在输入中加入位置编码（Positional Encoding）。

   • 输出形状：(batch_size, timesteps, transformer_output_dim)。

4. 全局池化层 (Global Pooling)

   ：

   • Transformer 编码器输出的是一个序列，我们需要将其压缩成一个固定维度的向量来进行分类。

   • 使用 GlobalAveragePooling1D 或 GlobalMaxPooling1D 对时间步维度进行池化，得到每个样本的全局特征表示。

   • 输出形状：(batch_size, transformer_output_dim)。

5. 全连接层与输出层

   ：

   • 通过全连接层对全局特征进行非线性变换。

   • 最终使用 Softmax 激活函数输出每个类别的概率。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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