分類預(yù)測 | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于BiLSTM-AdaBoost雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合AdaBoost多輸入分類預(yù)測
預(yù)測效果
基本介紹
1.MATLAB實(shí)現(xiàn)基于BiLSTM-AdaBoost雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合AdaBoost多輸入分類預(yù)測；
2.運(yùn)行環(huán)境為Matlab2020b；
3.輸入多個(gè)特征，分四類，多特征分類預(yù)測；
4.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，前12列輸入，最后1列輸出四類標(biāo)簽，運(yùn)行主程序即可,所有文件放在一個(gè)文件夾。
模型描述
基于BiLSTM-AdaBoost雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的AdaBoost多輸入分類預(yù)測是一種集成學(xué)習(xí)方法。它結(jié)合了BiLSTM網(wǎng)絡(luò)和AdaBoost算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠捕獲時(shí)序數(shù)據(jù)的長期依賴性和非線性關(guān)系，并提高預(yù)測精度。
BiLSTM網(wǎng)絡(luò)是一種適用于序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過門控機(jī)制可以有效地處理長期依賴性的問題。而AdaBoost是一種集成學(xué)習(xí)算法，通過加權(quán)組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來提高預(yù)測準(zhǔn)確性。將這兩種方法結(jié)合起來，可以利用BiLSTM網(wǎng)絡(luò)提取序列數(shù)據(jù)的特征，然后將這些特征作為AdaBoost的輸入，通過多個(gè)弱學(xué)習(xí)器的加權(quán)組合來分類。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-722542.html
程序設(shè)計(jì)
- 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式：私信博主回復(fù)MATLAB實(shí)現(xiàn)基于BiLSTM-AdaBoost雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合AdaBoost多輸入分類預(yù)測；
%% 創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)
layers = [ ...
sequenceInputLayer(12) % 輸入層
bilstmLayer(6, 'OutputMode', 'last') % BiLSTM層
reluLayer % Relu激活層
fullyConnectedLayer(4) % 全連接層
softmaxLayer % 分類層
classificationLayer];
%% 參數(shù)設(shè)置
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法
'MiniBatchSize', 100, ... % 批大小
'MaxEpochs', 1000, ... % 最大迭代次數(shù)
'InitialLearnRate', 1e-2, ... % 初始學(xué)習(xí)率
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 學(xué)習(xí)率下降
'LearnRateDropFactor', 0.1, ... % 學(xué)習(xí)率下降因子
'LearnRateDropPeriod', 700, ... % 經(jīng)過700次訓(xùn)練后 學(xué)習(xí)率為 0.01 * 0.1
'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次訓(xùn)練打亂數(shù)據(jù)集
'ValidationPatience', Inf, ... % 關(guān)閉驗(yàn)證
'Plots', 'training-progress', ... % 畫出曲線
'Verbose', false);
%% 訓(xùn)練模型
net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);
%% 仿真預(yù)測
t_sim1 = predict(net, p_train);
t_sim2 = predict(net, p_test );
%% 數(shù)據(jù)反歸一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1');
T_sim2 = vec2ind(t_sim2');
%% 性能評價(jià)
error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ;
參考資料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-722542.html
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