景点旅游网站开发与设计,无锡网站建设专业极速信息,小程序商城一般哪家好,成都计算机培训机构排名前十分类预测 | Matlab实现BiTCN双向时间卷积神经网络数据分类预测/故障识别 目录 分类预测 | Matlab实现BiTCN双向时间卷积神经网络数据分类预测/故障识别分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现BiTCN双向时间卷积神经网络数据分类预测/故障识别。 2.自…分类预测 | Matlab实现BiTCN双向时间卷积神经网络数据分类预测/故障识别 目录 分类预测 | Matlab实现BiTCN双向时间卷积神经网络数据分类预测/故障识别分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现BiTCN双向时间卷积神经网络数据分类预测/故障识别。 2.自带数据多输入单输出多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等 3.直接替换数据即可使用保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。 4.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。 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。 使用便捷 直接使用EXCEL表格导入数据无需大幅修改程序。内部有详细注释易于理解。 程序设计
完整程序和数据私信博主回复Matlab实现BiTCN双向时间卷积神经网络数据分类预测/故障识别。
%% 参数设置
%% 数据反归一化
T_sim1 vec2ind(t_sim1);
T_sim2 vec2ind(t_sim2);% %% 数据排序
% [T_train, index_1] sort(T_train);
% [T_test , index_2] sort(T_test );
%
% T_sim1 T_sim1(index_1);
% T_sim2 T_sim2(index_2);%% 性能评价
error1 sum((T_sim1 T_train))/M * 100 ;
error2 sum((T_sim2 T_test)) /N * 100 ;%% 绘图
figure()
legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
string {训练集预测结果对比; [准确率 num2str(error1) %]};
title(string)
xlim([1, M])
gridfigure
legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
string {测试集预测结果对比; [准确率 num2str(error2) %]};
title(string)
xlim([1, N])
grid%% 混淆矩阵
figure
cm confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title Confusion Matrix for Train Data;
cm.ColumnSummary column-normalized;
cm.RowSummary row-normalized;figure
cm confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title Confusion Matrix for Test Data;
cm.ColumnSummary column-normalized;
cm.RowSummary row-normalized;参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
