一、简介 针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命（remaining useful life，简称RUL）预测困难的问题，提出一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称 LSTM）神经网络的滚动轴承 RUL预测方法。首先，对滚动轴承原始振动信号作快速傅里 叶变换（fast Fourier transform，简称FFT；其次，将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后，将其作为 CNN 的输入，并利用 CNN自适应提取局部内在有用信息，学习并挖掘深层特征，避免传统算法需要专家大量经验 的弊端；然后，再将深层特征输入到 LSTM网络中，构建趋势性量化健康指标，同时确定失效阈值；最后，运用移动平均法进行平滑处理，消除局部振荡，再利用多项式曲线拟合，预测未来失效时刻，实现滚动轴承 RUL 预测。实验结果表明，所提方法构建的趋势性量化健康指标在两种故障模式下都具有良好的单调趋势性，预测结果能够较好地 接近真实寿命值。 ————————————————

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"基于CNN-BILSTM-Attention及SAM-Attention机制的深度学习模型：多特征分类预测与效果可视化",CNN-BILSTM-Attention基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-空间注意力机制CNN-BILSTM-SAM-Attention多特征分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细替数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。 多边形面积PAM，分类准确率，灵敏度，特异性，曲线下面积AUC，Kappa系数，F_measure。 ,核心关键词： CNN-BILSTM-Attention; 空间注意力机制; 多特征分类预测; MATLAB程序; 分类效果图; 迭代优化图; 混淆矩阵图; 多边形面积; 分类准确率; 灵敏度; 特异性; AUC; Kappa系数; F_measure。,基于多特征输入的CNN-BILSTM-Attention模型及其分类预测效果图优化分析

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多算法模型（BI_LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。可灵活替换模块和数据集。实现轻松上手，快速训练快速推理。项目代码如下 data/ │ ├── data_process1.py # 数据预处理代码 ├── data_process.csv # 预处理数据文件 └── 91-Site_1A-Trina_10W.csv # 原始数据文件 inference/ │ ├── myprocessor.py # 推理主代码入口 ├── logs/ # 日志文件路径 │ └── logging.log # 推理日志文件 ├── config/ # 配置文件路径 │ └── config.yaml # 推理配置文件 ├── output/ # 推理输出路径 │ └── ...

标题中的“网络游戏-一种基于遗传算法改进的BP神经网络的温室环境预测反馈方法”实际上是一个研究主题，而非直接与网络游戏相关，而是将两种技术——遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和反向传播（Backpropagation, BP）神经网络结合，应用于温室环境的预测反馈系统。这种应用旨在提高环境控制的精度，以优化农作物生长条件。 我们来理解遗传算法。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局搜索优化技术，通过模拟物种进化过程中的优胜劣汰、基因重组和变异等操作，寻找问题的最优解。在本研究中，遗传算法被用来优化BP神经网络的权重和阈值，以提升其预测性能。 BP神经网络是人工神经网络的一种，广泛用于非线性建模和预测任务。它通过反向传播误差信号来调整神经元之间的连接权重，从而逐步减小预测误差。然而，BP网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，这正是遗传算法可以发挥作用的地方。 在温室环境预测中，关键因素包括温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度等。这些参数对植物生长有着显著影响。通过构建一个基于遗传算法改进的BP神经网络模型，可以更准确地预测未来的环境状态，从而提前调整温室的控制系统，如通风、遮阳、灌溉等，以维持理想的生长环境。 研究中可能涉及的具体步骤包括： 1. 数据收集：收集历史温室环境数据作为训练样本。 2. 预处理：对数据进行清洗、标准化，以便输入神经网络。 3. 构建模型：建立BP神经网络结构，并利用遗传算法优化网络参数。 4. 训练与验证：使用训练集对模型进行训练，验证集用于评估模型的泛化能力。 5. 预测反馈：模型预测未来环境状态，反馈到控制系统进行实时调整。 6. 性能评估：通过比较预测结果与实际环境数据的差异，评估模型的预测精度。 这种结合了遗传算法和BP神经网络的方法，不仅可以提高预测的准确性，还可以解决传统BP网络优化困难的问题，对于现代农业的精准化管理具有重要意义。通过这样的智能预测系统，温室种植者可以更有效地利用资源，降低能耗，同时保证作物的高产优质。

1. Matlab实现粒子群优化算法优化支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

四旋翼飞行器模型预测控制仿真带PPT 四旋翼无人机 四旋翼飞行器模型预测控的MATLAB仿真，纯M代码实现，最优化求解使用了CasADi优化控制库（绿色免安装）。 CasADi我已下到代码目录里，代码到手可直接运行。 运行完直接plot出附图仿真结果。 配套30页的ppt，简介了相关原理与模型公式，详见附图。 关联词：无人机轨迹跟踪，无人机姿态控制， MPC控制。