在谷歌上做网站广告要多少钱,服装网站栏目调研,网站qq号获取,内网访问 wordpress分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测分类效果基本描述模型描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多特征分类预测#xff0c;多特征输入模型多特征输入模型运行环境Matlab2023及以上 2.通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数这3个关键参数以测试集精度最高为目标函数 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细直接替换数据就可以用 程序语言为matlab程序可出分类效果图迭代优化图混淆矩阵图精确度、召回率、精确率、F1分数等评价指标。 4.基于鲸鱼优化算法WOA、卷积神经网络CNN和双向门控循环单元网络BiGRU的数据分类预测程序。 5.适用领域 适用于各种数据分类场景如滚动轴承故障、变压器油气故障、电力系统输电线路故障区域、绝缘子、配网、电能质量扰动等领域的识别、诊断和分类。 使用便捷 直接使用EXCEL表格导入数据无需大幅修改程序。内部有详细注释易于理解。 模型描述 CNN 是一种前馈型神经网络广泛应用于深度学习领域主要由卷积层、池化层和全连接层组成输入特征向量可以为多维向量组采用局部感知和权值共享的方式。卷积层对原始数据提取特征量深度挖掘数据的内在联系池化层能够降低网络复杂度、减少训练参数全连接层将处理后的数据进行合并计算分类和回归结果。 GRU是LSTM的一种改进模型将遗忘门和输入门集成为单一的更新门同时混合了神经元状态和隐藏状态可有效地缓解循环神经网络中“梯度消失”的问题并能够在保持训练效果的同时减少训练参数。 程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测
% 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_poszeros(1,dim);
Best_Costinf; %change this to -inf for maximization problems%Initialize the positions of search agents
Positionsinitialization(pop,dim,ub,lb);curvezeros(1,Max_iter);t0;% Loop counter% Main loop
while tMax_iterfor i1:size(Positions,1)% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search spaceFlag4ubPositions(i,:)ub;Flag4lbPositions(i,:)lb;Positions(i,:)(Positions(i,:).*(~(Flag4ubFlag4lb)))ub.*Flag4ublb.*Flag4lb;% Calculate objective function for each search agentfitnessfobj(Positions(i,:));% Update the leaderif fitnessBest_Cost % Change this to for maximization problemBest_Costfitness; % Update alphaBest_posPositions(i,:);endenda2-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)a2-1t*((-1)/Max_iter);% Update the Position of search agents for i1:size(Positions,1)r1rand(); % r1 is a random number in [0,1]r2rand(); % r2 is a random number in [0,1]A2*a*r1-a; % Eq. (2.3) in the paperC2*r2; % Eq. (2.4) in the paperb1; % parameters in Eq. (2.5)l(a2-1)*rand1; % parameters in Eq. (2.5)p rand(); % p in Eq. (2.6)for j1:size(Positions,2)if p0.5 if abs(A)1rand_leader_index floor(pop*rand()1);X_rand Positions(rand_leader_index, :);D_X_randabs(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_Leaderabs(C*Best_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)Positions(i,j)Best_pos(j)-A*D_Leader; % Eq. (2.2)endelseif p0.5distance2Leaderabs(Best_pos(j)-Positions(i,j));% Eq. (2.5)Positions(i,j)distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)Best_pos(j);endendendtt1;curve(t)Best_Cost;[t Best_Cost]
end参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
