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預測效果使用教程1 基本介紹1.MATLAB實現WOA-CNN-LSTM-Attention數據分類預測，運行環境Matlab2021b及以上；2.基于鯨魚優化算法（WOA）、卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的數據分類預測程序；3.多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。

通過構建卷積神經網絡(CNN)和雙向長短時記憶網絡(BiLSTM)的復合模型，我們能夠對軸承的故障數據進行深入分析。深度學習模型能夠自動提取故障特征，無需人工干預，大大提高了故障診斷的效率和準確性。數據融合：提升診斷的準確性在實際應用中，由于軸承的工作環境復雜，導致采集到的數據往往含有噪聲，且數據量有限。