本文主要是介绍大甩卖- 轴承故障诊、风速预测，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！
代码获取方式-CSDN博客
Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理
Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT
Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pyts 小波变换 故障-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD_轴承诊断 pytorch-CSDN博客
Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)_cwru数据集pytorch训练-CSDN博客
Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)-CSDN博客
Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (五)基于EMD-LSTM的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类-CSDN博客
基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型-CSDN博客
环境：python 3.9
时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较_lstm 增加季节性因素-CSDN博客
风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客
风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客
风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客
风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客
风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型-CSDN博客
风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)-CSDN博客
包括 完整的风速数据集， 以及已经生成制作好的数据集、标签，对应代码均可以运行
环境：python 3.9
这篇关于大甩卖- 轴承故障诊、风速预测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！
