基于北方苍鹰算法优化长短期记忆神经网络NGO-LSTM 实现数据故障诊断附matlab代码

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智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机

???? 内容介绍

随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据故障诊断在工业生产和运营管理中变得越来越重要。长短期记忆神经网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，在时间序列数据处理中表现出色。然而，传统的LSTM模型在数据故障诊断中仍然存在一些挑战，如难以处理长期依赖关系和数据特征提取不够精确等问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了一种基于北方苍鹰算法优化的NGO-LSTM模型，该模型在数据故障诊断中表现出色。北方苍鹰算法是一种基于自然界中苍鹰捕食行为的优化算法，具有全局寻优能力和快速收敛速度。将北方苍鹰算法应用于NGO-LSTM模型中，可以有效提高模型的预测准确性和泛化能力。

NGO-LSTM模型结合了LSTM的记忆和学习能力，以及北方苍鹰算法的优化能力，能够更好地适应复杂的数据故障诊断任务。在实际应用中，研究人员将NGO-LSTM模型应用于工业生产中的数据故障诊断，取得了显著的效果。与传统的LSTM模型相比，NGO-LSTM模型能够更准确地识别数据故障，并提前预警，从而降低了生产线停机时间和维护成本。

除了在数据故障诊断中取得了成功之外，NGO-LSTM模型还具有很大的应用潜力。例如，在智能制造、物联网和健康监测等领域，NGO-LSTM模型都可以发挥重要作用。未来，研究人员将进一步优化NGO-LSTM模型，提高其在不同领域的适用性和稳定性。

总之，基于北方苍鹰算法优化的NGO-LSTM模型在数据故障诊断中展现出了巨大的潜力和优势。随着人工智能和大数据技术的不断发展，NGO-LSTM模型有望成为工业生产和运营管理中不可或缺的工具，为企业创造更大的价值和效益。

???? 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

???? 参考文献

[1] 宋江涛,崔双喜,刘洪广.基于二次分解NGO-VMD残差项与长短时记忆神经网络的超短期风功率预测[J].科学技术与工程, 2023, 23(6):2428-2437.

[2] 胡克林,张靖,张英,等.基于北方苍鹰算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法及系统:202310512378[P][2023-12-16].

[3] 胡克林,张靖,张英,等.基于北方苍鹰算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法及系统:CN202310512378.9[P].CN116662802A[2023-12-16].

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合