分類預測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-BiGRU-Attention數(shù)據(jù)分類預測

分類效果

基本描述

1.Matlab實現(xiàn)WOA-CNN-BiGRU-Attention多特征分類預測，多特征輸入模型，運行環(huán)境Matlab2023及以上；
2.通過WOA優(yōu)化算法優(yōu)化學習率、卷積核大小、神經元個數(shù)，這3個關鍵參數(shù)，以測試集精度最高為目標函數(shù)；
3.多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。程序內注釋詳細，直接替換數(shù)據(jù)就可以用；
程序語言為matlab，程序可出分類效果圖，迭代優(yōu)化圖，混淆矩陣圖；精確度、召回率、精確率、F1分數(shù)等評價指標。
4.基于鯨魚優(yōu)化算法（WOA）、卷積神經網絡（CNN）和雙向門控循環(huán)單元網絡（BiGRU）的數(shù)據(jù)分類預測程序。
5.適用領域：
適用于各種數(shù)據(jù)分類場景，如滾動軸承故障、變壓器油氣故障、電力系統(tǒng)輸電線路故障區(qū)域、絕緣子、配網、電能質量擾動，等領域的識別、診斷和分類。
使用便捷：
直接使用EXCEL表格導入數(shù)據(jù)，無需大幅修改程序。內部有詳細注釋，易于理解。

模型描述

CNN 是一種前饋型神經網絡，廣泛應用于深度學習領域，主要由卷積層、池化層和全連接層組成，輸入特征向量可以為多維向量組，采用局部感知和權值共享的方式。卷積層對原始數(shù)據(jù)提取特征量，深度挖掘數(shù)據(jù)的內在聯(lián)系，池化層能夠降低網絡復雜度、減少訓練參數(shù)，全連接層將處理后的數(shù)據(jù)進行合并，計算分類和回歸結果。
GRU是LSTM的一種改進模型，將遺忘門和輸入門集成為單一的更新門，同時混合了神經元狀態(tài)和隱藏狀態(tài)，可有效地緩解循環(huán)神經網絡中“梯度消失”的問題，并能夠在保持訓練效果的同時減少訓練參數(shù)。

程序設計

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式：私信博主回復MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-BiGRU-Attention數(shù)據(jù)分類預測；

% The Whale Optimization Algorithm
function [Best_Cost,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)% initialize position vector and score for the leader
Best_pos=zeros(1,dim);
Best_Cost=inf; %change this to -inf for maximization problems%Initialize the positions of search agents
Positions=initialization(pop,dim,ub,lb);curve=zeros(1,Max_iter);t=0;% Loop counter% Main loop
while t<Max_iterfor i=1:size(Positions,1)% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search spaceFlag4ub=Positions(i,:)>ub;Flag4lb=Positions(i,:)<lb;Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;% Calculate objective function for each search agentfitness=fobj(Positions(i,:));% Update the leaderif fitness<Best_Cost % Change this to > for maximization problemBest_Cost=fitness; % Update alphaBest_pos=Positions(i,:);endenda=2-t*((2)/Max_iter); % a decreases linearly fron 2 to 0 in Eq. (2.3)% a2 linearly dicreases from -1 to -2 to calculate t in Eq. (3.12)a2=-1+t*((-1)/Max_iter);% Update the Position of search agents for i=1:size(Positions,1)r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]A=2*a*r1-a;  % Eq. (2.3) in the paperC=2*r2;      % Eq. (2.4) in the paperb=1;               %  parameters in Eq. (2.5)l=(a2-1)*rand+1;   %  parameters in Eq. (2.5)p = rand();        % p in Eq. (2.6)for j=1:size(Positions,2)if p<0.5   if abs(A)>=1rand_leader_index = floor(pop*rand()+1);X_rand = Positions(rand_leader_index, :);D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.7)Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;      % Eq. (2.8)elseif abs(A)<1D_Leader=abs(C*Best_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)Positions(i,j)=Best_pos(j)-A*D_Leader;      % Eq. (2.2)endelseif p>=0.5distance2Leader=abs(Best_pos(j)-Positions(i,j));% Eq. (2.5)Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Best_pos(j);endendendt=t+1;curve(t)=Best_Cost;[t Best_Cost]
end

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229