分类预测 | Matlab实现基于TSOA-CNN-GRU-Attention的数据分类预测
目录
- 分类预测 | Matlab实现基于TSOA-CNN-GRU-Attention的数据分类预测
- 效果一览
- 基本介绍
- 研究内容
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
Matlab实现分类预测 | Matlab实现基于TSOA-CNN-GRU-Attention的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
凌日优化卷积神经网络结合门控循环单元融合注意力机制的数据分类预测是一种复杂的模型架构，旨在提高数据分类任务的性能。下面我将逐步介绍这个模型的各个组成部分。CNN是一种在图像处理和计算机视觉任务中广泛应用的神经网络架构。它通过卷积层、池化层和全连接层构成，能够自动提取输入数据的特征。GRU是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）变体，用于处理序列数据。GRU通过门控机制控制信息的流动，可以更好地捕捉序列中的长期依赖关系。注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制可以帮助模型在处理序列或特征时，自动地选择相关的部分进行聚焦。它通过给予不同部分的权重，使模型能够更加专注于与任务相关的信息。凌日优化是一种优化算法，用于改进神经网络的训练过程。它可以减少模型训练时的过拟合问题，并提高模型的泛化能力。在这个模型中，卷积神经网络用于提取输入数据的空间特征，门控循环单元用于处理序列数据的时间特征。注意力机制则用于自适应地选择卷积神经网络和门控循环单元中最相关的特征部分，以帮助模型更好地进行分类预测。
整个模型的训练过程将使用凌日优化算法进行参数优化，以提高模型的性能和泛化能力。通过结合卷积神经网络、门控循环单元和注意力机制，这个模型可以更好地处理多维数据，提取有效的特征，并实现更准确的数据分类预测。
研究内容
1.TSOA-CNN-GRU-Attention凌日优化卷积神经网络结合门控循环单元融合注意力机制的数据分类预测，MATLAB程序，要求MATLAB 2021版及以上。
2.多变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及神经元个数等，方便增加维度优化其它参数。
3.由于优化时间与最大迭代次数有关，故为了展示程序结果，设定的迭代次数较少。适用于轴承故障识别/诊断/分类，变压器油气故障识别识别/诊断/分类，电力系统输电线路故障区域识别/诊断/分类，绝缘子、配网故障识别/诊断/分类等等。
4.凌日优化算法（Transit Search Optimization Algorithm，TSOA）是2023年提出的一种新颖的元启发式算法，当一颗行星经过其恒星前方时，会导致恒星的亮度微弱地下降，这被称为凌日现象。一种新颖的天体物理学启发的元启发式优化算法中提取出来的，该算法基于著名的系外行星探索方法，即凌日搜索（TS）。在凌日算法中，通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光，检查亮度的变化，如果观察到接收到的光量减少，则表明行星从恒星锋面经过。创新性较高。
4.直接替换数据就可以，使用EXCEL表格直接导入，不需要对程序大幅修改。程序内有详细注释，便于理解程序运行。
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。
程序设计
- 完整程序和数据下载方式：私信博主回复Matlab实现基于TSOA-CNN-GRU-Attention的数据分类预测。
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train = T_train;
t_test = T_test ;
%% 数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);
%% 性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ;
%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
grid
figure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
grid
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502
