超声波铁轨检测数据.

需要一份超声波检测铁轨损伤的数据，能用elman神经网络算法仿真出来最好。（可加钱）


python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 激活函数
def sigmoid(x): 
    return 1 / (1 + np.exp(-x))
 
# 构建Elman神经网络
def elman_net(X, T, H_nodes, O_nodes, eta, epochs):
    # 输入层、隐藏层、输出层的权重矩阵和阈值向量
    W_input = np.random.rand(X.shape[1], H_nodes) 
    W_hidden = np.random.rand(H_nodes, H_nodes)
    W_output = np.random.rand(H_nodes, O_nodes)
    bias_input = np.random.rand(H_nodes) 
    bias_hidden = np.random.rand(H_nodes) 
    bias_output = np.random.rand(O_nodes)
 
    # 训练神经网络  
    for i in range(epochs): 
        # 信号前向传播  
        hidden_layer = sigmoid(np.dot(X, W_input) + bias_input)  
        x_hidden = np.hstack((np.zeros((hidden_layer.shape[0], X.shape[1])), hidden_layer))  
        hidden_layer = sigmoid(np.dot(x_hidden[:, :-H_nodes], W_hidden) + bias_hidden)  
        output = sigmoid(np.dot(hidden_layer, W_output) + bias_output)
 
        # 误差反向传播
        E = T - output
        mse = E ** 2
        bias_output -= eta * mse.mean(axis=0)
        W_output -= eta * np.dot(hidden_layer.T, E) / E.shape[0] 
        E = (E * W_output).dot(hidden_layer * (1 - hidden_layer)) 
        bias_hidden -= eta * E.mean(axis=0)
        W_hidden -= eta * np.dot(x_hidden[:, :-H_nodes].T, E) / E.shape[0]
        E = (E * W_hidden).dot(x_hidden[:, :-H_nodes] * (1 - x_hidden[:, :-H_nodes])) 
        bias_input -= eta * E.mean(axis=0)
        W_input -= eta * np.dot(X.T, E) / E.shape[0]
    return W_input, W_hidden, W_output, bias_input, bias_hidden, bias_output

elman神经网络_神经网络在故障诊断中的应用

可以借鉴下
https://blog.csdn.net/weixin_39969060/article/details/111217701

以下答案由GPT-4.5Plus大模型(语音)与博主A努力中.......共同编写：

准备训练数据

收集真实的铁轨超声波检测数据,包含正常和异常数据,用于训练Elman神经网络模型。数据格式可以是TXT文件,每个样本包含多个特征,以及对应的标签(0表示正常,1表示异常)。

构建Elman神经网络模型

选择一个隐藏层的Elman神经网络作为基本模型,代码如下:

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 激活函数
def sigmoid(x): 
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 构建Elman神经网络
def elman_net(X, T, H_nodes, O_nodes, eta, epochs):
    # 输入层、隐藏层、输出层的权重矩阵和阈值向量
    W_input = np.random.rand(X.shape[1], H_nodes) 
    W_hidden = np.random.rand(H_nodes, H_nodes)
    W_output = np.random.rand(H_nodes, O_nodes)
    bias_input = np.random.rand(H_nodes) 
    bias_hidden = np.random.rand(H_nodes) 
    bias_output = np.random.rand(O_nodes)

    # 训练神经网络  
    for i in range(epochs): 
        # 信号前向传播  
        hidden_layer = sigmoid(np.dot(X, W_input) + bias_input)  
        x_hidden = np.hstack((np.zeros((hidden_layer.shape[0], X.shape[1])), hidden_layer))  
        hidden_layer = sigmoid(np.dot(x_hidden[:, :-H_nodes], W_hidden) + bias_hidden)  
        output = sigmoid(np.dot(hidden_layer, W_output) + bias_output)

        # 误差反向传播
        E = T - output
        mse = E ** 2
        bias_output -= eta * mse.mean(axis=0)
        W_output -= eta * np.dot(hidden_layer.T, E) / E.shape[0] 
        E = (E * W_output).dot(hidden_layer * (1 - hidden_layer)) 
        bias_hidden -= eta * E.mean(axis=0)
        W_hidden -= eta * np.dot(x_hidden[:, :-H_nodes].T, E) / E.shape[0]
        E = (E * W_hidden).dot(x_hidden[:, :-H_nodes] * (1 - x_hidden[:, :-H_nodes])) 
        bias_input -= eta * E.mean(axis=0)
        W_input -= eta * np.dot(X.T, E) / E.shape[0]
    return W_input, W_hidden, W_output, bias_input, bias_hidden, bias_output

训练模型并测试

选择70-80%的数据用于训练,剩下的数据用于测试,观察模型的损伤检测准确率,并分析预测结果与真实标签的差异,不断优化模型,提高准确率。

仿真新数据

对新的超声波检测数据使用训练得到的Elman神经网络模型进行预测,输出预测结果(正常或异常)和相应的置信度,实现铁轨损伤检测的仿真。