状态识别

机器学习之心8 天前
transformer·kmeans·聚类·bilstm·时序聚类·状态识别·dtw-kmeans
速来！未发表！DTW-Kmeans-Transformer-BiLSTM组合模型！时序聚类+状态识别！1.创新未发表！研究亮点！时序聚类+状态识别，DTW-Kmeans-Transformer-BiLSTM组合模型，运行环境Matlab2023b及以上；基于动态时间规整（DTW）的kmeans序列聚类算法，将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离，实现时间序列的聚类。算法为Matlab编写，注释清晰，逻辑详细，可以方便地替换数据。
机器学习之心4 个月前
gru·transformer·kmeans·组合模型·ga-kmeans·时序聚类·状态识别
GA-Kmeans-Transformer-GRU时序聚类+状态识别组合模型，创新发文无忧！1.GA-Kmeans-Transformer-GRU时序聚类+状态识别组合模型，创新发文无忧！运行环境Matlab2023b及以上； 2.excel数据，方便替换，先运行main1_GA_Kmeans对时序数据进行聚类、再运行main2_Transformer_GRU对聚类后的数据进行识别，其余为函数文件无需运行，可在下载区获取数据和程序内容，适用于交通、气象、负荷等领域。 3.图很多，包括聚类效果图、分类识别效果图，混淆矩阵图。命令窗口输出分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积、Kappa系数、F值。