用关联向量计算故障向量

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

# 假设我们有一些时间序列数据作为输入特征
input_data = np.random.rand(100, 10, 5)  # 100个样本，每个样本10个时间步，每个时间步5个特征

# 构建一个简单的LSTM模型
model = Sequential([
    LSTM(64, input_shape=(10, 5)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')  # 输出层，用于二分类故障检测
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 假设我们有一些标记好的故障数据
labels = np.random.randint(2, size=100)  # 100个标签，0代表正常，1代表故障

# 训练模型
model.fit(input_data, labels, epochs=10)

# 使用模型预测新的数据点的故障向量
new_data = np.random.rand(1, 10, 5)
predicted_fault_vector = model.predict(new_data)
print("Predicted Fault Vector:", predicted_fault_vector)