GAF-CNN-DBO-LSSVM故障诊断/分类预测（Matlab）本研究提出的GAF-CNN-DBO-LSSVM方法，将格拉姆角场、卷积神经网络、蜣螂算法和最小二乘支持向量机有机结合，旨在解决传统方法在处理复杂故障信号时的难题。该方法能够有效将一维故障数据信号转为二维图像，通过卷积神经网络自适应提取故障特征，利用蜣螂算法优化最小二乘支持向量机参数，提高故障诊断的准确性和效率。注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。