excel服务器做网站,36kr源码WordPress,网站模板 自适应,临沂网站制作企业分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测#xff0c;运行环境Matlab2023b及以上…分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测运行环境Matlab2023b及以上 2.基于鲸鱼优化算法WOA、卷积神经网络CNN和双向长短期记忆网络BiLSTM的数据分类预测程序 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 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 4.data为数据集输入12个特征分四类main为主程序其余为函数文件无需运行可在下载区获取数据和程序内容。 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。 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-BiLSTM-Attention数据分类预测**。
%% 优化算法参数设置
SearchAgents_no 8; % 数量
Max_iteration 5; % 最大迭代次数
dim 3; % 优化参数个数
lb [1e-3,10 1e-4]; % 参数取值下界(学习率隐藏层节点正则化系数)
ub [1e-2, 30,1e-1]; % 参数取值上界(学习率隐藏层节点正则化系数)fitness (x)fical(x,num_dim,num_class,p_train,t_train,T_train);[Best_score,Best_pos,curve]WOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb ,ub,dim,fitness)
Best_pos(1, 2) round(Best_pos(1, 2));
best_hd Best_pos(1, 2); % 最佳隐藏层节点数
best_lr Best_pos(1, 1);% 最佳初始学习率
best_l2 Best_pos(1, 3);% 最佳L2正则化系数%% 建立模型
lgraph layerGraph(); % 建立空白网络结构
tempLayers [sequenceInputLayer([num_dim, 1, 1], Name, sequence) % 建立输入层输入数据结构为[num_dim, 1, 1]sequenceFoldingLayer(Name, seqfold)]; % 建立序列折叠层
lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
tempLayers [convolution2dLayer([3, 1], 16, Name, conv_1, Padding, same) % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]16个特征图reluLayer(Name, relu_1) % Relu 激活层convolution2dLayer([3, 1], 32, Name, conv_2, Padding, same) % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]32个特征图reluLayer(Name, relu_2)]; % Relu 激活层
lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers [sequenceUnfoldingLayer(Name, sequnfold) % 建立序列反折叠层flattenLayer(Name, flatten) % 网络铺平层bilstmLayer(best_hd, Name, bilstm, OutputMode,last) % BiLSTM层fullyConnectedLayer(num_class, Name, fc) % 全连接层softmaxLayer(Name, softmax) % softmax激活层classificationLayer(Name, classification)]; % 分类层
lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
lgraph connectLayers(lgraph, seqfold/out, conv_1); % 折叠层输出 连接 卷积层输入
lgraph connectLayers(lgraph, seqfold/miniBatchSize, sequnfold/miniBatchSize); % 折叠层输出连接反折叠层输入
lgraph connectLayers(lgraph, relu_2, sequnfold/in); % 激活层输出 连接 反折叠层输入%% 参数设置
options trainingOptions(adam, ... % Adam 梯度下降算法MaxEpochs, 500,... % 最大训练次数 1000InitialLearnRate, best_lr,... % 初始学习率为0.001L2Regularization, best_l2,... % L2正则化参数LearnRateSchedule, piecewise,... % 学习率下降LearnRateDropFactor, 0.1,... % 学习率下降因子 0.1LearnRateDropPeriod, 400,... % 经过800次训练后 学习率为 0.001*0.1Shuffle, every-epoch,... % 每次训练打乱数据集ValidationPatience, Inf,... % 关闭验证Plots, training-progress,... % 画出曲线Verbose, false);%% 训练
net trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);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
