轴承剩余寿命预测GRU代码
时间: 2023-10-17 20:06:42 浏览: 43
抱歉,我是AI语言模型,无法提供代码。但是,以下是一个可能的GRU模型结构,可以用于轴承剩余寿命预测。您可以根据此结构编写代码:
```
import tensorflow as tf
# 定义GRU模型
class GRUModel(tf.keras.Model):
def __init__(self, hidden_dim):
super(GRUModel, self).__init__()
self.hidden_dim = hidden_dim
# 定义GRU层
self.gru = tf.keras.layers.GRU(hidden_dim, return_sequences=True)
# 定义全连接层
self.fc = tf.keras.layers.Dense(1)
def call(self, inputs):
# 通过GRU层处理输入数据
x = self.gru(inputs)
# 使用全连接层输出预测结果
x = self.fc(x)
return x
# 创建GRU模型实例
model = GRUModel(hidden_dim=64)
# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError())
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))
# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(x_test)
# 评估模型性能
loss = model.evaluate(x_test, y_test)
```