使用python实现CNN-GRU故障诊断的代码示例
作者：晓林爱学习
这篇文章主要给大家详细介绍了如何使用python实现CNN-GRU故障诊断，文章中有详细的代码示例，具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考下
要实现1DCNN-GRU进行故障诊断，您可以使用以下Python代码作为参考：
首先，导入所需的库：
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, GlobalAveragePooling1D, GRU, Dense from tensorflow.keras.models import Sequential from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns
加载训练集和测试集的数据：
train_X = np.load('train_X.npy') # 加载训练集特征数据
train_Y = np.load('train_Y.npy') # 加载训练集标签数据
test_X = np.load('test_X.npy') # 加载测试集特征数据
test_Y = np.load('test_Y.npy') # 加载测试集标签数据定义模型结构：
model = Sequential() model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=train_X.shape[1:])) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(GRU(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
训练模型：
绘制训练过程的准确率和损失曲线：
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right')
plt.show()在测试集上进行预测并计算准确率和混淆矩阵：
pred_Y = model.predict(test_X)
pred_Y = np.round(pred_Y).flatten()
accuracy = np.mean(pred_Y == test_Y)
print("Test Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))
cm = confusion_matrix(test_Y, pred_Y)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d", cmap="Blues", xticklabels=['Normal', 'Fault'], yticklabels=['Normal', 'Fault'])
plt.title("Confusion Matrix")
plt.xlabel("Predicted Labels")
plt.ylabel("True Labels")
plt.show()请确保您已经准备好训练集和测试集的数据（train_X.npy、train_Y.npy、test_X.npy和test_Y.npy）。这只是一个简单示例，您可能需要根据您的数据集的特点进行必要的调整，例如输入信号的形状、类别数量和标签格式等。
希望对您有所帮助！如需更详细或个性化的帮助，请提供更多相关代码和数据。
到此这篇关于使用python实现CNN-GRU故障诊断的文章就介绍到这了,更多相关python CNN-GRU故障诊断内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！