分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测

分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测

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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 1000
    'InitialLearnRate', best_lr,...          % 初始学习率为0.001
    'L2Regularization', 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 0.1
    'LearnRateDropPeriod', 400,...        % 经过800次训练后 学习率为 0.001*0.1
    'Shuffle', '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?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229