CNN-LSTM剩余寿命预测模型相关MATLAB代码
时间: 2023-08-06 16:02:58 浏览: 97
以下是一个使用MATLAB实现的CNN-LSTM剩余寿命预测模型的简单代码示例,供您参考:
```matlab
% 加载数据
load('data.mat'); % data.mat 包含输入数据和目标数据
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = floor(train_ratio * size(data, 1));
train_data = data(1:train_size, :);
test_data = data(train_size+1:end, :);
% 构建模型
input_size = 10; % 输入维度
num_filters = 16; % 卷积核数量
filter_size = 3; % 卷积核大小
num_hidden_units = 32; % LSTM隐藏单元数量
output_size = 1; % 输出维度
layers = [
sequenceInputLayer(input_size)
convolution2dLayer(filter_size, num_filters, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
sequenceFoldingLayer('Method', 'last')
lstmLayer(num_hidden_units, 'OutputMode', 'last')
fullyConnectedLayer(output_size)
regressionLayer
];
% 模型训练
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'ValidationData', {test_data(:, 1:end-1), test_data(:, end)}, ...
'ValidationFrequency', 5, ...
'Verbose', false);
net = trainNetwork(train_data(:, 1:end-1), train_data(:, end), layers, options);
% 预测测试集结果
y_pred = predict(net, test_data(:, 1:end-1));
% 计算误差
mse = mean((y_pred - test_data(:, end)).^2);
rmse = sqrt(mse);
disp(['RMSE: ' num2str(rmse)]);
```
这里使用了MATLAB深度学习工具箱中的`trainNetwork`函数来训练模型,`predict`函数来进行预测,以及`mean`和`sqrt`函数来计算误差。该示例仅供参考,实际应用中需要根据数据和模型的情况进行调整和优化。