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(jīng)元個數(shù)，這3個關(guān)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(nèi)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和雙向門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)（BiGRU）的數(shù)據(jù)分類預測程序。
5.適用領(lǐng)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(wǎng)、電能質(zhì)量擾動，等領(lǐng)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(nèi)部有詳細注釋，易于理解。
模型描述
CNN 是一種前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，廣泛應(yīng)用于深度學習領(lǐng)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(quán)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(nèi)在聯(lián)系，池化層能夠降低網(wǎng)絡(luò)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(jié)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(jīng)元狀態(tài)和隱藏狀態(tài)，可有效地緩解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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)。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-654693.html
程序設(shè)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_iter
for i=1:size(Positions,1)
% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space
Flag4ub=Positions(i,:)>ub;
Flag4lb=Positions(i,:)<lb;
Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;
% Calculate objective function for each search agent
fitness=fobj(Positions(i,:));
% Update the leader
if fitness<Best_Cost % Change this to > for maximization problem
Best_Cost=fitness; % Update alpha
Best_pos=Positions(i,:);
end
end
a=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 paper
C=2*r2; % Eq. (2.4) in the paper
b=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)>=1
rand_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)<1
D_Leader=abs(C*Best_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)
Positions(i,j)=Best_pos(j)-A*D_Leader; % Eq. (2.2)
end
elseif p>=0.5
distance2Leader=abs(Best_pos(j)-Positions(i,j));
% Eq. (2.5)
Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Best_pos(j);
end
end
end
t=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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-654693.html
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