故障诊断gru代码
时间: 2023-07-02 20:19:05 浏览: 64
以下是一个基于GRU的故障诊断代码示例:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 加载数据,这里假设数据已经被处理成了numpy数组的形式
x_train = np.load('x_train.npy')
y_train = np.load('y_train.npy')
x_test = np.load('x_test.npy')
y_test = np.load('y_test.npy')
# 构建GRU模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.GRU(units=64, input_shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2])))
model.add(layers.Dense(units=32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(units=1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)
```
在这个示例中,我们使用了一个单层的GRU模型,输入的数据是一个三维的numpy数组,其中第一维是样本数,第二维是时间步数,第三维是每个时间步的特征数。模型的输出是一个二分类的结果,所以我们使用了sigmoid激活函数和binary_crossentropy损失函数。在训练过程中,我们使用了adam优化器和accuracy指标来评估模型的性能。最后,我们使用evaluate()函数来评估在测试集上的性能。