使用python实现CNN-GRU故障诊断_python gru

要实现1DCNN-GRU进行故障诊断，您可以使用以下Python代码作为参考：

首先，导入所需的库：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, GlobalAveragePooling1D, GRU, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
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加载训练集和测试集的数据：

train_X = np.load('train_X.npy')  # 加载训练集特征数据
train_Y = np.load('train_Y.npy')  # 加载训练集标签数据

test_X = np.load('test_X.npy')  # 加载测试集特征数据
test_Y = np.load('test_Y.npy')  # 加载测试集标签数据
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定义模型结构：

model = Sequential()
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=train_X.shape[1:]))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(GRU(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
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训练模型：

绘制训练过程的准确率和损失曲线：

plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()

plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right')
plt.show()
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在测试集上进行预测并计算准确率和混淆矩阵：

pred_Y = model.predict(test_X)
pred_Y = np.round(pred_Y).flatten()

accuracy = np.mean(pred_Y == test_Y)
print("Test Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

cm = confusion_matrix(test_Y, pred_Y)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d", cmap="Blues", xticklabels=['Normal', 'Fault'], yticklabels=['Normal', 'Fault'])
plt.title("Confusion Matrix")
plt.xlabel("Predicted Labels")
plt.ylabel("True Labels")
plt.show()
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请确保您已经准备好训练集和测试集的数据（train_X.npy、train_Y.npy、test_X.npy和test_Y.npy）。这只是一个简单示例，您可能需要根据您的数据集的特点进行必要的调整，例如输入信号的形状、类别数量和标签格式等。

希望对您有所帮助！如需更详细或个性化的帮助，请提供更多相关代码和数据。