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🔥 内容介绍
今天给大家带来 “PSO（粒子群优化）+ Transformer-BiLSTM” 融合模型 的完整实现方案。该模型通过 PSO 智能搜索核心超参数，结合 Transformer 的全局注意力特征提取与 BiLSTM 的双向时序依赖捕捉，解决传统故障诊断模型泛化能力弱、超参数调试繁琐、局部特征丢失的痛点。适用于设备故障诊断、传感器数据分类、工业异常检测等场景，支持多类别分类，且包含 10 + 专业可视化图表，全方位验证模型性能！
一、核心设计逻辑：为什么要 “PSO+Transformer+BiLSTM”？
1.1 传统故障诊断模型的痛点
-
单一 LSTM/CNN：LSTM 难以捕捉长序列全局依赖，CNN 对时序上下文建模不足；
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超参数依赖经验：注意力头数、学习率等关键参数需反复调试，效率低且易陷入局部最优；
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故障特征复杂：工业故障数据兼具时序相关性和全局关联性，单一模型难以全面提取特征。
1.2 三模块融合优势
| 模块 | 核心作用 | 融合价值 |
|---|---|---|
| PSO（优化器） | 搜索最优超参数（注意力头数、学习率、正则化系数、隐藏层单元） | 自动化超参数选择，提升模型泛化能力 |
| Transformer | 多头注意力机制捕捉全局特征关联（如不同传感器、不同时刻的故障关联） | 弥补 BiLSTM 全局依赖捕捉不足的缺陷 |
| BiLSTM | 双向循环结构提取前后时序依赖（如故障发生前的征兆与故障发生后的特征） | 强化局部时序特征，提升故障早期识别能力 |
1.3 超参数优化设计（PSO 搜索对象）
筛选 4 个对模型性能影响最大的核心超参数，搜索范围经过工业数据验证，兼顾性能与效率：
| 超参数名称 | 作用 | 搜索范围 | 类型约束 |
|---|---|---|---|
| 注意力机制头数 | 决定 Transformer 全局特征捕捉的粒度（头数越多，全局关联刻画越细） | [2, 4, 6, 8] | 整数、2 的倍数（需被隐藏层整除） |
| 学习率 | 控制模型权重更新步长（过小收敛慢，过大震荡不收敛） | [0.0001, 0.01] | 浮点数 |
| L2 正则化系数 | 抑制过拟合（工业数据易出现小样本过拟合） | [0.001, 0.1] | 浮点数 |
| 隐藏层单元数 | 决定模型特征提取能力（Transformer/BiLSTM 共用隐藏层维度） | [32, 64, 96, 128] | 整数（需能被注意力头数整除） |
1.4 整体流程
工业故障数据加载→数据预处理（归一化、序列构建、数据集划分）→PSO初始化种群（超参数组合）→
计算适应度（验证集分类准确率）→PSO迭代更新（粒子位置/速度）→最优超参数→构建Transformer-BiLSTM模型→
模型训练（早停+学习率调度）→测试集预测→多维度性能评估+10+图表可视化
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
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% Copyright (c) 2015, Yarpiz (www.yarpiz.com)
% All rights reserved. Please read the "license.txt" for license terms.
%
% Project Code: YPEA114
% Project Title: Implementation of Artificial Bee Colony in MATLAB
% Publisher: Yarpiz (www.yarpiz.com)
%
% Developer: S. Mostapha Kalami Heris (Member of Yarpiz Team)
%
% Contact Info: sm.kalami@gmail.com, info@yarpiz.com
%
function i=RouletteWheelSelection(P)
r=rand;
C=cumsum(P);
i=find(r<=C,1,'first');
end
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
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🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
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🌟电力系统方面
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🌟 雷达方面
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