Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理
?Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pyts 小波变换 故障-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD_轴承诊断 pytorch-CSDN博客
Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)_cwru数据集pytorch训练-CSDN博客
?Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)-CSDN博客
Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (五)基于EMD-LSTM的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类-CSDN博客
基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型-CSDN博客
环境:python 3.9
时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较_lstm 增加季节性因素-CSDN博客
风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客
风速预测(三)EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客
风速预测(四)基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客
风速预测(五)基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型-CSDN博客
风速预测(六)基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)-CSDN博客
包括 完整的风速数据集, 以及已经生成制作好的数据集、标签,对应代码均可以运行
环境:python 3.9