热点王炸模型！准确率高达100%！Transformer+GASF+RP-1D-2D-GRU 小白也能发一区！创新性拉满！

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原创最新推荐文章于 2026-11-05 22:55:44 发布 2.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Python实现基于1D-2D-Transformer-GASF-RP-GRU一维-二维混合转换器结合格拉曼角加和场（GASF）和递归图（RP）及门控循环单元（GRU）进行多特征分类预测的详细项目实例本项目提出了一种基于1D-2D混合Transformer架构的时序数据分类方法，结合格拉曼角加和场(GASF)、递归图(RP)和门控循环单元(GRU)进行多特征预测。主要创新点包括：采用GASF将一维时序转换为二维图像特征，保留非线性时序信息使用RP捕获序列递归动态结构设计混合Transformer处理一维序列和二维图像特征结合GRU强化时序建模能力通过多头自注意力实现多模态特征融合项目实现了从数据预处理、特征转换、模型训练到预测评估的全流程，支持金融、医疗、工业等多个领域的时序分类任务。实验结阅读详情

适用平台：Matlab2023b版及以上

参考文献一：中文EI期刊 《西安交通大学学报》 文献：《采用格拉姆角场-卷积神经网络-时序卷积网络混合模型的锂离子电池健康状态估计》中的①时序+图像融合模型；②一维时序转格拉姆角场模型。
参考文献二：中文顶级EI期刊 《电工技术学报》 网络首发文献：《基于多通道信号二维递归融合和ECAConvNeXt的永磁同步电机高阻接触故障诊断》中的③一维时序转化递归图RP方法。
参考文献三：中文顶级EI期刊 《电网技术》 文献：《基于格拉姆角场与并行CNN的并网逆变器开关管健康诊断》中的④异构图像特征互补方法。
参考文献四：中文顶级EI期刊 《中国电机工程学报》 文献：《基于自注意力Transformer编码器的多阶段电力系统暂态稳定评估方法》中的⑤Transformer编码器方法。

Science Technology

Transformer模型是当前预测领域的热门模型，双支路并行模型是极易发文的新结构，但在故障识别即分类领域尚缺乏相关文献，更别说其改进模型了，时序图像多模态融合+Transformer+并行异构模型的必定是创新性极高的发文方向，这方面的文献极度稀缺，进一步，时序+多种图像+Transformer+并行异构模型更是没人提出来过，且可以说一投就中。本程序结合上述4篇文献，并对其进行多重改进创新！！！提出基于1D-2D-GASF-RP-BiTransformer-GRU+多支路优化+异构图像融合的故障识别程序，改进点超多！创新点十足！足够支撑一篇高水平学术论文。

数据预处理方面参考文献一、二，分别将一维波形转化为二维格拉姆角场GASF和递归图RP二维图像；
图像特征提取方面参考文献四：搭建Transformer模型用于提取递归图和拉姆角场的空间特征
时序+图像；2种不同图像混合参考文献一、三：多模态异构图混合特征提取，支路1采用时间序列波形输入,GRU神经网络提取时间序列的时序特征，支路2采用Transformer编码器，提取GASF图像特征，支路3采用Transformer编码器，提取RP图像特征，实现时序、图像空间、异构图像特征融合构成：1D-2D-GASF-RP-Transformer-GRU多模态异构图混合特征提取的故障识别模型程序

创新点十足，足够支撑一篇高水平学术论文，硕士毕业论文、课程设计等简单任务更是绰绰有余。

文献一解读

提出一种特征融合网络，将序列转化为格拉姆角场二维图像，利用CNN二维从二维图像中提取的图片特征，利用一维卷积神经网络从一维波形序列中提取的时序特征，时序特征与图像特征融合，实现了锂离子电池健康状态的准确估计

文献二解读

引入一维序列转二维 递归图的方法，将一维电流信号映射为二维图像，以提高故障特征信息的丰富性并消除人工特征提取的影响，实现故障特征的增强显示，后续采用卷积神经网络，增加注意力机制和构造残差连接，实现故障的有效分类。

文献三解读

这篇文献中，首先，采集一维故障电压与电流信号的时序序列；其次，利用格拉姆求和场GASF和差场GADF对其进行变换，将两种一维时序信号转化为2种图像，二者特征融和后送入CNN进行并行学习训练，实现逆变器故障诊断。

在这里插入图片描述

文献四解读

构建基于Transformer 编码器的电力系统暂态稳定评估方法，Transformer通过注意力机制实现全局感受野，使模型快速捕获电力系统前后时刻间的全局状态依赖关系，具备良好的可解释性，且故障识别准确率较高。

在这里插入图片描述

本文模型

1D-2D-GASF-RP-Transformer-GRU多模态异构图混合特征提取的故障识别模型

主要步骤：仅需原始故障波形数据，即可根据波形数据，将一维序列转化为二维格拉姆角场和递归图像，小白也能上手！

首先，首次将Transformer应用于故障识别领域，用于提取图像的全局特征，具有显著创新性。
其次，支路1通过GRU网络提取一维时序波形特征，充分捕捉时序数据中的动态变化信息，提升了特征提取的效果。
支路2将一维时序波形转换为二维GASF图像，实现了全局趋势的捕捉，提供了丰富的角度信息。
支路3将一维时序波形转换为二维递归图（RP）图像，揭示出时间序列中的非线性动力学特征，增强了故障识别的准确性。
在输出层前引入BiLSTM，通过捕捉双向时序依赖关系，进一步提升了模型的故障识别能力

九重创新点：

1、多模态融合： 将一维时序信号和两种混合二维图像融合，可以综合利用不同模态的信息，从而更全面地描述数据的特征。这有助于提取更丰富、更有区别性的特征，从而提高分类和识别的准确性。

2、时序信息捕获： GRU（门控循环单元）是一种适用于时序数据的循环神经网络，它能够捕获一维时序信号中的动态变化和趋势。通过将GRU与全新的Transformer并行结合，算法可以同时考虑时序特征和空间特征，进一步提升了算法的性能。

3、空间特征学习： 双支路Transformer全局特征提取中表现出色，能够有效地学习图像的空间特征和局部模式。将Transformer用于图像数据的处理可以帮助提取图像的纹理、形状和边缘等特征，有助于更准确地进行分类和故障识别。

4、融合优势： 通过融合不同模态的信息，算法可以弥补一维时序信号和二维图像各自的局限性。例如：图像可能对于某些故障模式更敏感，而时序信号则对于其他模式更敏感。将它们结合起来，可以增强算法的鲁棒性和泛化能力。

5、多头自注意力机制： Transformer融合多头注意力机制有效把握提取特征的贡献程度，将特征进行重点强化，提高故障识别的准确率。

6、提高泛化能力： 多模态融合可以帮助算法更好地理解数据的本质特征，从而减少过拟合的风险，提高算法在新数据上的泛化能力。

7、异构图像特征融合： GASF图像捕捉全局趋势，RP图像突出局部非线性特征，两者结合丰富了特征空间，提供了全局与局部、线性与非线性特征的互补信息，增强了模型的判别力。

8、双向特征二次提取：在输出层前引入双向长短期记忆网络（BiLSTM），能够有效捕捉双向时序依赖关系，进一步提升模型对故障模式的捕捉能力，实现更为精确的故障分类并计算精确度、召回率、精确率、F1分数等评价指标。

9、可解释性： 为提升模型的可解释性，应用t-SNE可解释性算法对各个支路模块的特征图进行可视化；对比原始样本和1D-2D-BiTransformer-GRU多模态融合提取特征后的样本分布情况。

适用领域： 适用于各种数据分类场景，如滚动轴承故障、变压器油气故障、电力系统输电线路故障区域、绝缘子、配网、电能质量扰动，等领域的识别、诊断和分类。

直接替换数据就可以，使用Excel表格直接导入，不需要对程序大幅修改。程序内有详细注释，便于理解程序运行。

数据格式： 一行一个样本，最后一列为样本所属的故障类型标签

程序结果：（由上述一维序列自动转化为递归图RP图像）

程序结果：

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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