CNN进行轴承剩余寿命预测代码

以下是一个使用CNN进行轴承剩余寿命预测的简单示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D

# 加载数据集
dataset = pd.read_csv('bearing_dataset.csv')

# 将数据集分为训练数据和测试数据
train_dataset = dataset.sample(frac=0.8, random_state=0)
test_dataset = dataset.drop(train_dataset.index)

# 分离特征和标签
train_features = train_dataset.iloc[:, :-1].values
train_labels = train_dataset.iloc[:, -1].values
test_features = test_dataset.iloc[:, :-1].values
test_labels = test_dataset.iloc[:, -1].values

# 将数据reshape成3D形状
train_features = np.reshape(train_features, (train_features.shape[0], train_features.shape[1], 1))
test_features = np.reshape(test_features, (test_features.shape[0], test_features.shape[1], 1))

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(train_features.shape[1], 1)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['mse'])

# 训练模型
model.fit(train_features, train_labels, epochs=50, batch_size=16)

# 在测试集上评估模型
test_loss, test_mse = model.evaluate(test_features, test_labels)
print('Test MSE:', test_mse)

这个示例代码假设数据集已经加载并且预处理过了（比如进行了归一化和平滑处理）。其中，我们使用了一个包含两个卷积层的CNN，然后添加了一个全连接层和一个输出层。我们使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行优化。在训练过程中，我们使用了50个epochs和批尺寸为16。最后，在测试集上评估模型的表现。