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多输入单输出 (MISO) 预测在许多实际应用中至关重要，例如故障诊断、异常检测和预测性维护。本文提出了一种基于格拉姆角场 (GAF) 和卷积神经网络 (CNN) 的 MISO 预测方法。GAF 用于提取输入数据中的局部特征，而 CNN 用于学习这些特征之间的关系并生成预测。该方法在故障诊断任务上进行了评估，实验结果表明其具有良好的预测精度和鲁棒性。
引言
MISO 预测是指基于多个输入变量预测单个输出变量的任务。它在许多领域都有着广泛的应用，例如故障诊断、异常检测和预测性维护。传统的多输入预测方法通常基于线性回归或决策树等统计模型。然而，这些方法对于非线性关系和高维数据可能不太有效。
深度学习方法，特别是 CNN，在解决复杂预测任务方面取得了显著的成功。CNN 能够自动学习输入数据中的特征，并将其用于预测。然而，对于 MISO 预测，直接使用 CNN 可能存在挑战，因为输入变量通常具有不同的尺度和分布。
方法
为了解决 MISO 预测中的挑战，本文提出了一种基于 GAF 和 CNN 的方法。GAF 是一种局部特征提取方法，它可以将输入数据转换为一组具有不变性的局部特征。CNN 然后用于学习这些特征之间的关系并生成预测。
GAF
GAF 是一个局部特征提取算子，它计算图像中每个像素周围的梯度方向直方图。直方图中的每个 bin 对应于一个特定的梯度方向，并且 bin 的值表示该方向上梯度的大小。GAF 对于图像的局部结构具有不变性，并且可以有效地提取纹理和边缘等特征。
CNN
CNN 是一种深度学习模型，它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层使用一组可学习的滤波器来提取输入数据中的特征。池化层通过将相邻的特征合并到一个特征中来减少特征图的大小。全连接层将提取的特征映射到输出变量。
MISO 预测方法
本文提出的 MISO 预测方法包括以下步骤：
-
**GAF 特征提取：**使用 GAF 从每个输入变量中提取局部特征。
-
**特征拼接：**将所有输入变量的 GAF 特征拼接成一个特征向量。
-
**CNN 训练：**使用拼接的特征向量训练 CNN 模型。
-
**预测：**使用训练好的 CNN 模型对新的输入数据进行预测。
实验
为了评估所提出的方法，在故障诊断任务上进行了实验。实验数据集包含来自不同机器的故障数据，每个故障数据由多个传感器信号组成。
实验结果表明，所提出的方法在预测故障类型方面取得了良好的精度。与传统的多输入预测方法相比，该方法表现出更高的鲁棒性，并且能够处理不同尺度和分布的输入变量。
结论
本文提出了一种基于 GAF 和 CNN 的 MISO 预测方法。该方法能够提取输入数据中的局部特征，并通过 CNN 学习这些特征之间的关系。实验结果表明，该方法在故障诊断任务上具有良好的预测精度和鲁棒性。该方法可以应用于广泛的 MISO 预测应用，例如异常检测和预测性维护。
[1]李阳,黄伟.基于SA-2DCNN的涡轮叶片故障诊断方法[J].计算机应用与软件, 2023, 40(5):48-54.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类