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⛄ 内容介绍
针对传统故障诊断方法难以摆脱线性方程的束缚及预测精度不高的问题,将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,提出了卷积门控循环单元网络模型.该模型不仅具备卷积神经网络局部感知的特性,还具备门控循环单元网络长期记忆的功能,从而具有表达数据时空特征的能力.
⛄ 部分代码
clc;clear
%%
%相关参数设置
dpredict_length=50;%预测步长
dmonitor_length=40;%控制步长
sim_N=800;%总仿真步数
pre_N=1000;%阶跃测试步数
q=ones(1,dpredict_length)*10;%误差权重矩阵
r=ones(1,dmonitor_length)*0.1;%控制权重矩阵
ts=1;%离散化处理周期
%%
%定义被控对象及输出目标参数
% tf11=tf(0.35,[500 45 1],'inputdelay',0);
tf11=tf(0.35,[500 45 1]);
%%
%判断阶跃响应稳定时刻
%step_1=step(tf11,1:1:pre_N);
[step_1,t]=step(tf11,1:1:pre_N);
len=length(step_1);
for i=1:1:len
if(step_1(i) > 0.98*step_1(end))
stable=i;
break
end
end
asize=stable;
%asize=215;%截断步长
%%
%建立动态矩阵A与模型向量a
step11=step_1(1:asize);
A11=zeros(dpredict_length,dmonitor_length);
A11(:,1)=step11(1:dpredict_length);
for i=1:dpredict_length
for j=2:dmonitor_length
if i>=j
A11(i,j)=A11(i-1,j-1);
end
end
end
A=A11;
a=step11;%模型向量
Q=diag(q);
R=diag(r);
L=zeros(1,dmonitor_length);
L(1,1)=1;
dt=L*(A'*Q*A+R)^(-1)*A'*Q;
H=ones(1,asize)';
S=diag(ones(1,asize-1),1);
S(asize,asize)=1;
c1=[1,zeros(1,asize-1)];
c2=[diag(ones(1,dpredict_length)),zeros(dpredict_length,asize-dpredict_length)];
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 马栋林马司周王伟杰. 基于图卷积网络和门控循环单元的多站点气温预测模型[J]. 计算机应用, 2022, 42(1):287-293.
[2] 韩启龙, 张育怀, 门瑞,等. 一种基于注意力增强图卷积神经网络AGC和门控循环单元GRU的空气质量预测方法:, CN112085163A[P]. 2020.
[3] 宋辉陈伟李谋杰王浩懿. 基于卷积门控循环单元网络的储层参数预测方法[J]. 油气地质与采收率, 2019, 26(5):73-78.
[4] 陈训来, 刘军, 郑群峰,等. 基于卷积门控循环单元神经网络的临近预报方法研究[J]. 2021.
[5] 肖晨, 谢真珍, 唐宇,等. 基于卷积神经网络和门控循环单元网络的霾浓度预测.
