故障诊断 | Matlab实现基于DBO-BP-Bagging多特征分类预测/故障诊断

- 故障诊断 | Matlab实现基于DBO-BP-Bagging多特征分类预测/故障诊断
- - 分类效果
  - 基本介绍
  - 模型描述
  - DBO-BP-Bagging蜣螂算法优化多特征分类预测
  - - 一、引言
    - - 1.1、研究背景和意义
      - 1.2、研究现状
      - 1.3、研究目的与方法
    - 二、理论基础
    - - 2.1、蜣螂优化算法（DBO）
      - 2.2、BP神经网络
      - 2.3、Bagging集成学习方法
    - 三、DBO-BP-Bagging模型设计
    - - 3.1、DBO算法优化BP神经网络
      - 3.2、Bagging集成分类器设计
      - 3.3、模型整体流程与实现细节
    - 四、实验设计与结果分析
    - - 4.1、实验数据集
      - 4.2、实验设置
      - 4.3、结果展示
    - 五、结论与展望
    - - 5.1、研究总结
      - 5.2、研究限制
      - 5.3、未来研究方向
  - 程序设计
  - 参考资料

分类效果

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基本介绍

1.Matlab实现基基于DBO-BP-Bagging多特征分类预测/故障诊断多特征分类预测/故障诊断，运行环境Matlab2023b及以上；

2.excel数据，方便替换，可在下载区获取数据和程序内容。

3.图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图。

4附赠案例数据可直接运行main一键出图，注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。

5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。

6.data为数据集，输入12个特征，分四类，分类效果如下：

注：程序和数据放在一个文件夹。
在这里插入图片描述

模型描述

DBO-BP-Bagging蜣螂算法优化多特征分类预测

一、引言

1.1、研究背景和意义

在当今数据驱动的时代，分类预测问题在各个领域如医疗、金融、交通等都有着广泛的应用。随着数据复杂性的增加，传统的分类预测模型往往难以应对高维度、非线性的数据。因此，研究和开发高效、准确的分类预测模型显得尤为重要。

1.2、研究现状

目前，分类预测模型的研究主要集中在机器学习和深度学习领域。例如，支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和神经网络等模型已经被广泛应用于各类分类预测任务。然而，这些模型在处理大规模、高维度数据时，仍然面临计算复杂度高、容易过拟合等问题。

1.3、研究目的与方法

为了解决传统分类预测模型存在的问题，本研究提出了一种新的模型：DBO-BP-Bagging模型。该模型结合了蜣螂优化算法（DBO）、反向传播神经网络（BP）和Bagging集成学习方法，旨在提高分类预测的准确性和效率。具体而言，通过DBO算法优化BP神经网络的权重和阈值，并利用Bagging方法集成多个BP神经网络分类器，以实现更好的分类性能。

二、理论基础

2.1、蜣螂优化算法（DBO）

蜣螂优化算法（DBO）是一种受蜣螂行为启发的元启发式优化算法。蜣螂在自然界中通过滚动粪球来寻找食物，这种行为被模拟为算法中的搜索过程。DBO算法通过模拟蜣螂的滚动、跟随太阳和随机行走三种行为，实现全局搜索和局部开发，从而有效地找到最优解。

2.2、BP神经网络

反向传播（BP）神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法调整网络权重和阈值，以最小化网络输出与期望输出之间的误差。BP神经网络具有较强的非线性映射能力，能够处理复杂的分类和回归问题。

2.3、Bagging集成学习方法

Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，通过并行生成多个训练集，每个训练集通过有放回抽样从原始数据集中获取。然后，每个训练集训练一个分类器或回归模型，最终通过投票或平均等方式综合所有模型的预测结果。Bagging方法能够有效降低模型的方差，提高预测的稳定性和准确性。

三、DBO-BP-Bagging模型设计

3.1、DBO算法优化BP神经网络

在DBO-BP-Bagging模型中，首先使用DBO算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化。DBO算法将BP神经网络的权重和阈值编码为解向量，通过模拟蜣螂的三种行为在解空间中搜索最优解。具体而言，DBO算法通过滚动行为进行局部搜索，通过跟随太阳行为向全局最优解移动，并通过随机行走行为增加搜索的多样性，避免陷入局部极小值。

3.2、Bagging集成分类器设计

在优化BP神经网络的基础上，DBO-BP-Bagging模型进一步利用Bagging方法进行集成学习。具体而言，模型通过有放回抽样生成多个训练集，每个训练集训练一个优化后的BP神经网络分类器。在预测阶段，所有分类器的预测结果通过投票或平均等方式进行综合，以提高分类的准确性和稳定性。

3.3、模型整体流程与实现细节

DBO-BP-Bagging模型的整个流程包括以下几个步骤：

数据预处理：对原始数据进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异，提高模型的训练效率和预测精度。
初始化DBO算法：随机初始化蜣螂个体的数量和位置，位置向量表示BP神经网络的权重和阈值。
适应度评估：将每个蜣螂个体对应的权重和阈值代入BP神经网络，利用训练数据集进行训练，并计算网络的均方误差（MSE）作为适应度值。
更新个体位置：根据DBO算法的滚动、跟随太阳和随机行走三种行为更新每个蜣螂个体的位置。
选择最优个体：选择具有最小MSE值的个体作为全局最优个体。
迭代：重复步骤3-5，直到满足停止条件（例如达到最大迭代次数或MSE值小于预设阈值）。
Bagging集成：通过有放回抽样生成多个训练集，每个训练集训练一个优化后的BP神经网络分类器。在预测阶段，所有分类器的预测结果通过投票或平均等方式进行综合。

四、实验设计与结果分析

4.1、实验数据集

为了验证DBO-BP-Bagging模型的有效性，本研究选用了多个公开的数据集进行实验。

4.2、实验设置

在实验设置方面，DBO算法的参数如蜣螂个体的数量、最大迭代次数等通过实验调整确定。BP神经网络的层数、每层神经元的个数等也通过实验进行优化。Bagging方法的抽样次数和每个分类器的参数也进行了调整，以获得最佳性能。

4.3、结果展示

实验结果显示，DBO-BP-Bagging模型在数据集上均表现出优异的分类性能。

五、结论与展望

5.1、研究总结

本研究提出了一种新的分类预测模型DBO-BP-Bagging，该模型结合了蜣螂优化算法、反向传播神经网络和Bagging集成学习方法。实验结果表明，DBO-BP-Bagging模型在多个公开数据集上表现出优异的分类性能，优于传统的分类预测模型。

5.2、研究限制

尽管DBO-BP-Bagging模型在实验中表现出色，但仍然存在一些局限性。例如，模型的训练时间较长，尤其是在处理大规模数据集时。此外，模型对参数的选择较为敏感，需要通过实验进行调整。

5.3、未来研究方向

未来的研究将集中在以下几个方面：首先，探索更有效的DBO算法改进策略，以提高模型的训练效率和预测精度。其次，研究DBO-BP-Bagging模型在其他领域的应用，如时间序列预测和图像识别等。最后，尝试将DBO-BP-Bagging模型与其他优化算法和集成学习方法结合，以进一步提升模型的表现。

程序设计

完整程序和数据获取方式私信博主Matlab实现基于DBO-BP-Bagging多特征分类预测/故障诊断（完整源码和数据）。


%%  清空环境变量
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%%  读取数据
res = xlsread('data.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
%%  得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);
P_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);

t_train =  categorical(T_train)';
t_test  =  categorical(T_test)';

%%  数据分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
f_ = size(res, 2) - 1;               % 特征维度                  % 输入特征维度

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501