分類預(yù)測(cè) | Matlab實(shí)現(xiàn)基于TSOA-CNN-GRU-Attention的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)

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基本介紹

Matlab實(shí)現(xiàn)分類預(yù)測(cè) | Matlab實(shí)現(xiàn)基于TSOA-CNN-GRU-Attention的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)（Matlab完整程序和數(shù)據(jù)）
凌日優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合門控循環(huán)單元融合注意力機(jī)制的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)是一種復(fù)雜的模型架構(gòu)，旨在提高數(shù)據(jù)分類任務(wù)的性能。下面我將逐步介紹這個(gè)模型的各個(gè)組成部分。CNN是一種在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。它通過卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成，能夠自動(dòng)提取輸入數(shù)據(jù)的特征。GRU是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network, RNN）變體，用于處理序列數(shù)據(jù)。GRU通過門控機(jī)制控制信息的流動(dòng)，可以更好地捕捉序列中的長期依賴關(guān)系。注意力機(jī)制（Attention Mechanism）：注意力機(jī)制可以幫助模型在處理序列或特征時(shí)，自動(dòng)地選擇相關(guān)的部分進(jìn)行聚焦。它通過給予不同部分的權(quán)重，使模型能夠更加專注于與任務(wù)相關(guān)的信息。凌日優(yōu)化是一種優(yōu)化算法，用于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。它可以減少模型訓(xùn)練時(shí)的過擬合問題，并提高模型的泛化能力。在這個(gè)模型中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于提取輸入數(shù)據(jù)的空間特征，門控循環(huán)單元用于處理序列數(shù)據(jù)的時(shí)間特征。注意力機(jī)制則用于自適應(yīng)地選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元中最相關(guān)的特征部分，以幫助模型更好地進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。
整個(gè)模型的訓(xùn)練過程將使用凌日優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，以提高模型的性能和泛化能力。通過結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、門控循環(huán)單元和注意力機(jī)制，這個(gè)模型可以更好地處理多維數(shù)據(jù)，提取有效的特征，并實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)。

研究內(nèi)容

1.TSOA-CNN-GRU-Attention凌日優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合門控循環(huán)單元融合注意力機(jī)制的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)，MATLAB程序，要求MATLAB 2021版及以上。
2.多變量特征輸入，優(yōu)化了學(xué)習(xí)率、卷積核大小及神經(jīng)元個(gè)數(shù)等，方便增加維度優(yōu)化其它參數(shù)。
3.由于優(yōu)化時(shí)間與最大迭代次數(shù)有關(guān)，故為了展示程序結(jié)果，設(shè)定的迭代次數(shù)較少。適用于軸承故障識(shí)別/診斷/分類，變壓器油氣故障識(shí)別識(shí)別/診斷/分類，電力系統(tǒng)輸電線路故障區(qū)域識(shí)別/診斷/分類，絕緣子、配網(wǎng)故障識(shí)別/診斷/分類等等。
4.凌日優(yōu)化算法（Transit Search Optimization Algorithm，TSOA）是2023年提出的一種新穎的元啟發(fā)式算法，當(dāng)一顆行星經(jīng)過其恒星前方時(shí)，會(huì)導(dǎo)致恒星的亮度微弱地下降，這被稱為凌日現(xiàn)象。一種新穎的天體物理學(xué)啟發(fā)的元啟發(fā)式優(yōu)化算法中提取出來的，該算法基于著名的系外行星探索方法，即凌日搜索（TS）。在凌日算法中，通過研究在一定間隔內(nèi)從恒星接收到的光，檢查亮度的變化，如果觀察到接收到的光量減少，則表明行星從恒星鋒面經(jīng)過。創(chuàng)新性較高。
4.直接替換數(shù)據(jù)就可以，使用EXCEL表格直接導(dǎo)入，不需要對(duì)程序大幅修改。程序內(nèi)有詳細(xì)注釋，便于理解程序運(yùn)行。
多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。程序內(nèi)注釋詳細(xì)，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。

程序設(shè)計(jì)

• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式：私信博主回復(fù)Matlab實(shí)現(xiàn)基于TSOA-CNN-GRU-Attention的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)。

%%  數(shù)據(jù)歸一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train = T_train;
t_test  = T_test ;%%  數(shù)據(jù)反歸一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);%%  性能評(píng)價(jià)
error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ;%%  繪圖
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')
xlabel('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)結(jié)果')
string = {'訓(xùn)練集預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比'; ['準(zhǔn)確率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
gridfigure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')
xlabel('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)結(jié)果')
string = {'測(cè)試集預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比'; ['準(zhǔn)確率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
grid

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502