Python电能质量扰动信号分类(三)基于Transformer的一维信号分类模型

2023-12-25 15:01

本文主要是介绍Python电能质量扰动信号分类(三)基于Transformer的一维信号分类模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

引言

1 数据集制作与加载

1.1 导入数据

1.2 制作数据集

2 Transformer分类模型和超参数选取

2.1 定义Transformer分类模型

2.2 定义模型参数

3 Transformer模型训练与评估

3.1 模型训练

3.2 模型评估

代码、数据如下:


往期精彩内容:

电能质量扰动信号数据介绍与分类-Python实现-CSDN博客

Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分类-CSDN博客

Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN模型的一维信号分类-CSDN博客

引言

本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,然后通过Pytorch实现Transformer模型对扰动信号的分类。Python仿真电能质量扰动信号的详细介绍可以参考下文(文末附10分类数据集):

电能质量扰动信号数据介绍与分类-Python实现-CSDN博客

部分扰动信号类型波形图如下所示:

1 数据集制作与加载

1.1 导入数据

在参考IEEE Std1159-2019电能质量检测标准与相关文献的基础上构建了扰动信号的模型,生成包括正常信号在内的10中单一信号和多种复合扰动信号。参考之前的文章,进行扰动信号10分类的预处理:

第一步,按照公式模型生成单一信号

单一扰动信号可视化:

第二步,导入十分类数据

import pandas as pd
import numpy as np# 样本时长0.2s  样本步长1024  每个信号生成500个样本  噪声0DB  
window_step = 1024
samples = 500
noise = 0
split_rate = [0.7, 0.2, 0.1]  # 训练集、验证集、测试集划分比例# 读取已处理的 CSV 文件
dataframe_10c = pd.read_csv('PDQ_10c_Clasiffy_data.csv' )
dataframe_10c.shape

1.2 制作数据集

第一步,定义制作数据集函数

第二步,制作数据集与分类标签

from joblib import dump, load
# 生成数据
train_dataframe, val_dataframe, test_dataframe = make_data(dataframe_10c, split_rate)
# 制作标签
train_xdata, train_ylabel = make_data_labels(train_dataframe)
val_xdata, val_ylabel = make_data_labels(val_dataframe)
test_xdata, test_ylabel = make_data_labels(test_dataframe)
# 保存数据
dump(train_xdata, 'TrainX_1024_0DB_10c')
dump(val_xdata, 'ValX_1024_0DB_10c')
dump(test_xdata, 'TestX_1024_0DB_10c')
dump(train_ylabel, 'TrainY_1024_0DB_10c')
dump(val_ylabel, 'ValY_1024_0DB_10c')
dump(test_ylabel, 'TestY_1024_0DB_10c')

2 Transformer分类模型和超参数选取

2.1 定义Transformer分类模型

注意:输入数据进行了堆叠 ,把一个1*1024 的序列 进行划分堆叠成形状为 32 * 32, 就使输入序列的长度降下来了。

2.2 定义模型参数

# 模型参数
input_dim = 32 # 输入维度
hidden_dim = 512  # 注意力维度
output_dim  = 10  # 输出维度
num_layers = 4   # 编码器层数
num_heads = 8    # 多头注意力头数
batch_size = 64
# 模型
model = TransformerModel(input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads, batch_size)  
model = model.to(device)
loss_function = nn.CrossEntropyLoss(reduction='sum')  # loss
learn_rate = 0.0003
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learn_rate)  # 优化器

3 Transformer模型训练与评估

3.1 模型训练

训练结果

100个epoch,准确率将近90%,Transformer模型分类效果良好,参数过拟合了,适当调整模型参数,降低模型复杂度,还可以进一步提高分类准确率。

注意调整参数:

  • 可以适当增加 Transformer层数和隐藏层维度数,微调学习率;

  • 增加更多的 epoch (注意防止过拟合)

  • 可以改变一维信号堆叠的形状(设置合适的长度和维度)

3.2 模型评估

# 模型 测试集 验证  
import torch.nn.functional as F
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 有GPU先用GPU训练# 加载模型
model =torch.load('best_model_transformer.pt')# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 使用测试集数据进行推断
with torch.no_grad():correct_test = 0test_loss = 0for test_data, test_label in test_loader:test_data, test_label = test_data.to(device), test_label.to(device)test_output = model(test_data)probabilities = F.softmax(test_output, dim=1)predicted_labels = torch.argmax(probabilities, dim=1)correct_test += (predicted_labels == test_label).sum().item()loss = loss_function(test_output, test_label)test_loss += loss.item()test_accuracy = correct_test / len(test_loader.dataset)
test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset)
print(f'Test Accuracy: {test_accuracy:4.4f}  Test Loss: {test_loss:10.8f}')Test Accuracy: 0.9070  Test Loss: 0.22114271

代码、数据如下:

这篇关于Python电能质量扰动信号分类(三)基于Transformer的一维信号分类模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/535930

相关文章

Python将博客内容html导出为Markdown格式

《Python将博客内容html导出为Markdown格式》Python将博客内容html导出为Markdown格式,通过博客url地址抓取文章,分析并提取出文章标题和内容,将内容构建成html,再转... 目录一、为什么要搞?二、准备如何搞?三、说搞咱就搞!抓取文章提取内容构建html转存markdown

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢?我尝试一种更为智能的方法:P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,

Python FastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统

《PythonFastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统》这篇文章主要为大家详细介绍了PythonFastAPI如何结合Celery以及RabbitMQ实现简单的分布式... 实现思路FastAPI 服务器Celery 任务队列RabbitMQ 作为消息代理定时任务处理完整

Python Websockets库的使用指南

《PythonWebsockets库的使用指南》pythonwebsockets库是一个用于创建WebSocket服务器和客户端的Python库,它提供了一种简单的方式来实现实时通信,支持异步和同步... 目录一、WebSocket 简介二、python 的 websockets 库安装三、完整代码示例1.

揭秘Python Socket网络编程的7种硬核用法

《揭秘PythonSocket网络编程的7种硬核用法》Socket不仅能做聊天室,还能干一大堆硬核操作,这篇文章就带大家看看Python网络编程的7种超实用玩法,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录1.端口扫描器:探测开放端口2.简易 HTTP 服务器:10 秒搭个网页3.局域网游戏:多人联机对战4.

使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

《使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器》:本文主要介绍如何使用Python快速搭建本地HTTP服务器,轻松实现一键HTTP文件共享,同时结合二维码技术,让访问更简单,感兴趣的小伙伴可以了... 目录1. 概述2. 快速搭建 HTTP 文件共享服务2.1 核心思路2.2 代码实现2.3 代码解读3.

Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

《Python使用自带的base64库进行base64编码和解码》在Python中,处理数据的编码和解码是数据传输和存储中非常普遍的需求,其中,Base64是一种常用的编码方案,本文我将详细介绍如何使... 目录引言使用python的base64库进行编码和解码编码函数解码函数Base64编码的应用场景注意

Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具

《Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具》在当今数字媒体时代,视频内容的管理和标记变得越来越重要,无论是研究人员需要对实验视频进行时间点标记,还是个人用户希望对家庭视频进行... 目录引言1. 应用概述2. 技术栈分析2.1 核心库和模块2.2 wxpython作为GUI选择的优

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.

Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能

《Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能》在现代会议展示、数字广告、展览展示等场景中,多屏幕协同播放已成为刚需,下面我们就来看看如何利用Python和PyQt5开发一套功能强大的跨屏播控系统吧... 目录一、项目概述:突破传统播放限制二、核心技术解析2.1 多屏管理机制2.2 播放引擎设计2.3 专