建站网址不安全,茶叶建设网站的优势,免费网站建设价格费用,wordpress表结构分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元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SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双…分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元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SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测运行环境Matlab2021b及以上 2.基于麻雀优化算法SSA、卷积神经网络CNN和双向门控循环单元BiGRU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SSA优化算法优化学习率隐藏层节点正则化系数这3个关键参数。 程序语言为matlab程序可出分类效果图混淆矩阵图。 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。 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SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测。
%% 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]SSA(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) 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); %% 参数设置
options trainingOptions(adam, ... % Adam 梯度下降算法MaxEpochs, 500,... % 最大训练次数 InitialLearnRate, 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
