每一圈是时间序列数据 10圈一起就不是时间预测数据啦

如果您的时间序列数据是按照时间顺序排列的，每个时间点的数据都是对应的，那么就仍然是时间序列数据。即使您将多个时间序列数据合并成多维数组，仍然可以使用深度学习模型进行预测。

对于您的数据，可以将每个 Excel 文件看作一个时间序列，共有 10 个时间序列。将这 10 个时间序列按照时间顺序排列，得到一个 10 维的时间序列数据。对这个 10 维时间序列数据进行处理，可以使用类似于单维时间序列数据的方法进行模型建立、训练和预测。

需要注意的是，在进行模型训练和预测时，需要根据数据的特点进行适当的调整。比如，10 维时间序列数据可能存在较高的维度灾难问题，需要对模型结构进行优化；同时，由于数据中存在多个时间序列，需要考虑如何对不同时间序列之间的关系进行建模。

相关问题

使用数据挖掘/机器学习技术判断轴承的工作状态。 本次任务中，在同一时间对800个轴承进行按时间序列连续采样，并获取了每个轴承连续6000次振动信号数值，已经测定了700个轴承的工作状态，需要预测另外100个的工作状态。 轴承有3种故障：外圈故障，内圈故障，滚珠故障，外加正常的工作状态。在训练数据集中，轴承的工作状态对应的分类为： 外圈故障为：1 内圈故障为：2 滚珠故障为：3 正常状态为：0，文件夹下存放了训练集数据，里面有0，1，2，3共4个文件目录，分别对应不同工作状态下的轴承振动信号数据，0为正常状态，1为外圈故障，2为内圈故障，3为滚珠故障。 在每个工作状态的文件目录下，提供了多个轴承的振动信号数据，1个轴承为1个csv文件，每个csv文件中有该轴承按时间序列6000次连续采样的振动信号数值。 4种状态的csv文件共有700个。

这是一个典型的监督学习问题，需要使用分类算法来对轴承的工作状态进行预测。可以使用时间序列分析和特征提取技术，将每个轴承的6000个振动信号数值转化为一组特征向量，然后使用分类算法进行训练和测试。常用的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。需要对训练数据进行预处理和特征选择，以提高分类器的准确率和泛化能力。最后，使用训练好的模型对另外100个轴承的工作状态进行预测。

用python方法写一个建模,在同一时间对800个轴承进行按时间序列连续采样，并获取了每个轴承连续6000次振动信号数值，已经测定了700个轴承的工作状态，需要预测另外100个的工作状态。 轴承有3种故障：外圈故障，内圈故障，滚珠故障，外加正常的工作状态。在训练数据集中，轴承的工作状态对应的分类为： 外圈故障为：1 内圈故障为：2 滚珠故障为：3 正常状态为：0

好的，这是一个很有挑战性的问题，需要用到机器学习建模的知识。以下是一个基本的建模流程：

1. 数据预处理

首先，需要将原始的振动信号数据转换为特征向量。可以使用时域特征、频域特征或时频域特征等多种特征提取方法。常见的时域特征包括均值、标准差、峰值等；频域特征包括功率谱密度、频率谱等；时频域特征包括小波变换、时频分析等。

2. 模型选择

可以选择多种机器学习模型进行分类，包括决策树、支持向量机、逻辑回归、随机森林、神经网络等。具体选择哪种模型需要根据数据的特点和问题的要求进行评估。

3. 模型训练

将预处理后的数据分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，调整模型的参数，使得在测试集上的分类准确率最高。

4. 模型评估

使用测试集对模型进行评估，计算分类准确率、召回率、精确率、F1值等指标，评估模型的性能表现。

5. 预测新数据

使用训练好的模型对新的振动信号数据进行分类预测，得到轴承的工作状态。

需要注意的是，在数据预处理阶段和模型训练阶段，需要进行特征缩放、特征选择、过拟合等处理，以提高模型的准确性和泛化能力。

如果您有具体的代码实现问题，可以在评论区或私信中提出，我会尽力回答。