本文提出了一种基于长短时记忆神经网络（LSTM）结合注意力机制（Attention）的故障诊断方法。该方法利用LSTM网络对时序数据进行建模，并通过注意力机制关注故障特征，从而提高故障诊断的准确性。

摘要：锂离子电池作为一种重要的储能设备，其剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测对于保障电池安全运行和延长设备使用寿命至关重要。本文提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 和双向长短记忆神经网络 (BiLSTM) 融合的锂离子电池RUL预测模型。该模型利用CNN提取电池循环过程中关键特征，并将其作为BiLSTM的输入，从而更有效地捕捉电池容量衰减的非线性特征，提升

故障诊断一直是工业界的一个重要问题，尤其是在大规模生产和制造过程中。随着技术的不断发展，人们开始探索使用机器学习和深度学习算法来解决这一问题。本文将介绍一种基于卷积神经网络-门控循环单元（CNN-GRU）的分类预测算法流程，该算法在故障诊断中具有很高的准确性和可靠性。首先，我们需要明确故障诊断的目标。故障诊断的目的是根据输入的故障数据，准确地判断当前系统是否存在故障，并对故障类型进行分类预测。传统

随着自动驾驶、机器人导航等领域的快速发展，对目标位置的精确估计变得至关重要。单一传感器往往存在固有缺陷，例如GPS信号易受遮挡、里程计存在累计误差、电子罗盘易受磁场干扰等，导致位置估计精度下降。因此，利用多传感器融合技术，综合利用各传感器的优势，弥补彼此的不足，实现更准确、更鲁棒的目标位置估计成为必然趋势。本文将深入探讨基于卡尔曼滤波算法实现GPS、里程计和电子罗盘多传感器数据融合，最终输出目标滤

一种基于CNN和SVM的股价预测方法.包括采集多源数据,通过多源数据提取股价因子,将提取出来的股价因子样本数据进行量化处理,对股价因子进行评价筛选,构建股价波动模型,先利用卷积神经网络CNN对历史股价数据进行特征提取,再利用支持向量机SVM对提取出的特征进行易发性预测,对股价波动模型进行精度评价,输出最终的股价预测图.​。

水下无线传感器网络（Underwater Wireless Sensor Network, UWSN）作为海洋探索、环境监测、资源勘探以及国防安全等领域的重要支撑技术，近年来受到了广泛关注。然而，水下环境的复杂性和特殊性，诸如高衰减、多径效应、时延变化大、带宽窄、节点能量有限等问题，使得传统的无线传感器网络路由协议无法直接应用于UWSN。因此，设计一种高效、可靠、节能的水下无线传感器网络路由协议，

在机器学习和深度学习领域，长短期记忆神经网络（LSTM）和Adaboost都是被广泛应用的算法。它们分别有着不同的特点和优势，而将它们结合起来可以实现更加准确和强大的分类预测模型。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它在处理序列数据时表现出色。LSTM能够有效地捕捉数据中的长期依赖关系，适用于时间序列数据、自然语言处理等领域。而Adaboost是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建

风电功率预测结果的准确性,不仅关系到风力发电厂的综合运行效率,也与区域运行成本具备直接联系,基于BP神经网络、LSTM、GRNN实现风电功率预测。​经过实例分析,证明设计的方法对风电功率的预测结果误差均在最优误差范围内,预测的数值具有更高的价值。3 仿真结果[1]丁宇宇, 陈颖, 周海. 基于MATLAB语言的BP神经网络风电功率超短期预测模型[C]// 中国电机工程学会电力系统自动化专业委员会三

随着信息技术的不断发展和应用，数据分类预测算法成为了数据分析领域中的重要研究课题。在大数据时代，如何高效地对海量数据进行分类和预测，成为了数据科学家们面临的挑战。格拉姆角场-卷积神经网络GASF-CNN作为一种新型的数据分类预测算法，正在受到越来越多的关注和研究。首先，我们来了解一下GASF-CNN算法的基本原理。GASF-CNN算法是将格拉姆角场（Gramian Angular Field，GA

TCN（时间卷积神经网络）原理及优势时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network，TCN）在处理时间序列数据时具有独特的优势。其核心在于使用了因果卷积（Causal Convolution），这种卷积方式确保了在预测未来时刻的值时，模型仅能利用过去和当前时刻的信息，符合时间序列数据的自然顺序。在 RIS 辅助双功能雷达和通信系统中，多变量时序数据（如雷达信号强度、