ENAS PdM:进化神经体系结构搜索可用于剩余使用寿命预测 源码

ENAS-PdM ENAS-PdM是一种定制的进化算法,专门设计用于优化用于预测维护性(PdM)的剩余使用寿命(RUL)的深度网络体系结构。 在我们基础上,本研究的目的是为RUL预测找到最佳的具有长短期记忆(CNN-LSTM)的多头卷积神经网络。 为此,我们使用进化搜索来探索多头CNN-LSTM的组合参数空间,如下图所示。 先决条件 您可以从下载实验中使用的基准数据集C-MAPSS。 这些文件应放在/ tmp文件夹中。 ENAS-PdM库具有以下依赖性: 大熊猫 麻木 scikit学习 tqdm 张量流gpu ap matplotlib 内容描述 network_training.py:用于网络生成和培训的类 evolutionary_algorithm.py:在预测性维护的背景下进化神经网络的进化算法的实现 跑 拉请求是受欢迎的。 对于重大更改,请先打开一个问题以讨论您要更改的