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做外贸推广要做哪些平台,windows11优化大师,景观设计学,自建网站 好处基于BP神经网络和支持向量机#xff08;SVM#xff09;用于风机故障诊断的MATLAB实现#xff0c;结合了数据预处理、模型训练和测试。 1. BP神经网络用于风机故障诊断 1.1 数据准备 假设已经收集了风机运行数据#xff0c;包括正常运行和故障状态下的传感器数据。 % 加载训…基于BP神经网络和支持向量机SVM用于风机故障诊断的MATLAB实现结合了数据预处理、模型训练和测试。1. BP神经网络用于风机故障诊断1.1 数据准备假设已经收集了风机运行数据包括正常运行和故障状态下的传感器数据。% 加载训练数据和测试数据% 假设数据已经预处理包含特征和标签load(fan_data.mat);% fan_data.mat 包含 trainData, trainLabels, testData, testLabels1.2 构建BP神经网络% 定义BP神经网络结构hiddenLayerSize10;% 隐藏层神经元数量netfeedforwardnet(hiddenLayerSize);% 配置训练参数net.trainFcntrainlm;% Levenberg-Marquardt算法net.divideParam.trainRatio70/100;net.divideParam.valRatio15/100;net.divideParam.testRatio15/100;% 训练网络[net,tr]train(net,trainData,trainLabels);1.3 测试与评估% 使用测试数据评估网络性能testPredictionsnet(testData);testAccuracysum(testPredictionstestLabels)/length(testLabels);fprintf(测试集准确率: %.2f%%\n,testAccuracy*100);BP神经网络支持向量机等用于风机故障诊断www.youwenfan.com/contentcsn/79682.html2. 支持向量机SVM用于风机故障诊断2.1 数据准备使用与BP神经网络相同的数据集。% 加载训练数据和测试数据% 假设数据已经预处理包含特征和标签load(fan_data.mat);% fan_data.mat 包含 trainData, trainLabels, testData, testLabels2.2 构建SVM模型% 训练SVM模型SVMModelfitcsvm(trainData,trainLabels,KernelFunction,linear,Standardize,true);% 保存模型save(svm_model.mat,SVMModel);2.3 测试与评估% 加载SVM模型load(svm_model.mat);% 使用测试数据评估模型性能testPredictionspredict(SVMModel,testData);testAccuracysum(testPredictionstestLabels)/length(testLabels);fprintf(测试集准确率: %.2f%%\n,testAccuracy*100);