运行 Python 脚本时提示 'No module named yaml',该怎么快速修复?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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Python CWT SVM变压器故障诊断 小波能量混淆矩阵 合成四类变压器振动信号,Morlet 小波尺度能量特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 CWT 对照图。 功能: · 合成变压器 50Hz 工频振动四工况(正常/过热/绕组/铁芯) · Morlet CWT 八频带能量 + RBF-SVM 四分类(C=12) · cwt_gallery.png 小波系数墙 · confusion.png 混淆矩阵 + classification_report.txt · wave_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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Python STFT SVM变压器故障诊断 时频混淆矩阵 合成四类变压器振动信号,STFT 时频频带特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 STFT 对照图。 功能: · 合成变压器 50Hz 工频振动四工况(正常/过热/绕组/铁芯) · STFT 十频带幅度特征 + RBF-SVM 四分类(C=12) · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png 时域波形画廊 · stft_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python熵特征SVM发电机故障诊断 样本熵混淆矩阵
Python熵特征SVM发电机故障诊断 样本熵混淆矩阵 合成四类发电机振动信号,样本熵/排列熵/谱熵特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与熵特征对照图。 功能: · 合成发电机 50Hz 振动四工况(正常/绕组/轴承/不平衡) · 样本熵/排列熵/谱熵 + RBF-SVM 四分类 · entropy_bar.png 熵特征均值对比 · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python文档批量Roberts边缘 OpenCV批量出图
Python文档批量Roberts边缘 OpenCV批量出图 批量对合成文档扫描图做 Roberts 交叉算子边缘检测,统计边缘强度,输出边缘图与前后对照画廊。 功能: · 合成对比度断裂文档扫描图 · Roberts X+Y 幅值边缘 + convertScaleAbs · roberts_batch_report.csv(file/mean_edge/max_edge) · roberts_gallery.png 前后对照最多 4 张 · roberts_{stem}.jpg 输出图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python文档批量均值模糊 OpenCV批量出图
Python文档批量均值模糊 OpenCV批量出图 批量对合成文档扫描图做均值滤波模糊,统计拉普拉斯方差与均值变化,输出模糊图与前后对照画廊。 功能: · 合成对比度断裂文档扫描图 · cv2.blur 均值模糊(默认核 5×5) · blur_batch_report.csv(file/ksize/mean/laplacian_var) · blur_gallery.png 前后对照最多 4 张 · blur_{stem}.jpg 输出图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
负荷预测基于CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于CNN-BiLSTM-Attention混合深度学习模型的电力负荷预测方法,并提供了完整的Python代码实现。该模型通过卷积神经网络(CNN)有效提取负荷数据中的局部特征与空间模式,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)充分捕捉时间序列前后向的长期依赖关系,并结合注意力机制(Attention)动态聚焦于关键时间步的重要特征,从而显著提升预测的准确性与模型鲁棒性。文中详细阐述了数据预处理、模型架构设计、训练优化流程及实验验证过程,证明了该混合模型在处理非线性、非平稳电力负荷数据方面相较于传统模型具有明显优势。; 适合人群:具备Python编程能力和深度学习基础知识,从事电力系统、能源管理、智能电网或时间序列预测相关工作的科研人员与工程技术人员,特别适合高校研究生及企业研发岗位人员。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、能源管理系统中的短期与超短期电力负荷预测;②提升对复杂用电行为和突发负荷变化的建模能力,优化电力资源配置与运行效率;③为需求响应、电力市场竞价及智能电网规划等提供高精度的数据支持。; 阅读建议:读者应结合所提供的Python代码进行动手实践,深入理解各模块的设计原理与实现细节,建议使用真实的电力负荷数据集进行模型复现、参数调优与性能对比,以全面掌握该混合模型在实际工程场景中的应用技巧与优化策略。
Python IMF SVM冲床故障诊断 模态能量混淆矩阵
Python IMF SVM冲床故障诊断 模态能量混淆矩阵 合成四类冲床振动信号,IMF 模态能量与时域统计特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 IMF 能量对照图。 功能: · 合成冲床四工况振动(正常/模具磨损/滑块异常/液压异响) · 简易 sift 的 3 IMF 能量、残差能量与时域统计 · RBF-SVM 四分类(C=10) · feature_compare.png IMF 能量对比 + wave_gallery.png · confusion.png、classification_report.txt 与 metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python ZCR SVM发电机故障诊断 过零率混淆矩阵
Python ZCR SVM发电机故障诊断 过零率混淆矩阵 合成四类发电机振动信号,过零率与时域频域统计特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与过零率对照图。 功能: · 合成发电机 50Hz 振动四工况(正常/绕组/轴承/不平衡) · 过零率 + 时域/频域统计 + RBF-SVM 四分类 · zcr_bar.png 四类过零率对比 · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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Python Savitzky-Golay LSTM地铁客流预测 平滑滤波出图 Savitzky-Golay 平滑滤波地铁小时客流后 LSTM 预测,对比原序列 LSTM,输出平滑对比图与预测曲线。 功能: · 合成地铁客流小时序列 人次/时(早晚高峰) · scipy.signal.savgol_filter 平滑(窗口 11 阶 3) · LSTM 对比原序列与 Savgol 平滑 · decomp.png 平滑对照 · forecast.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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module named 'yaml'等十六类典型故障场景及其对应修复步骤。
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