大甩卖- 轴承故障诊、风速预测

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