分类预测 | MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多特征分类预测

分类预测 | MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多特征分类预测

分类效果

基本介绍

MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多特征分类预测。建立了基于门控循环单元网络的辨识模型。利用模拟器获取操纵数据并建立数据集，模型经过训练后，能够有效利用数据的时序特征，成功识别不同状态，模型的识别准确率到达100%。

模型描述

长短期记忆网络（简称LSTM）引入了门控机制调节信息流，成功解决了循环神经网络存在的梯度消失等问题。然而，LSTM 模型结构复杂，需要较长的训练时间。2014 年CHO 等人针对优化LSTM的结构提出了GRU 网络，结构如图1 所示。GRU 在处理与时序高度相关的问题上是其他神经网络无法媲美的。

MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多特征分类预测。建立了基于门控循环单元网络的辨识模型。贝叶斯优化参数为隐藏层节点、初始学习率、正则化系数。

程序设计

• 完整程序和数据私信博主。

%%  设置网络结构
opt.layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)                             % 输入层

    gruLayer(optVars.NumOfUnits, 'OutputMode', 'last')        % GRU层
    reluLayer                                                 % Relu激活层

    fullyConnectedLayer(numResponses)                         % 全连接层
    softmaxLayer                                              % 损失函数层
    classificationLayer];                                     % 分类层

%%  设置网络参数
opt.options = trainingOptions('adam', ...             % 优化算法Adam
    'MaxEpochs', 800, ...                             % 最大训练次数
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值
    'InitialLearnRate', optVars.InitialLearnRate, ... % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整
    'LearnRateDropPeriod', 700, ...                   % 训练700次后开始调整学习率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 学习率调整因子
    'L2Regularization', optVars.L2Regularization, ... % 正则化参数
    'ExecutionEnvironment', 'cpu',...                 % 训练环境
    'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程
    'Plots', 'none');                                 % 不画出曲线

%%  训练网络
net = trainNetwork(p_train, t_train, opt.layers, opt.options);

%%  得到网络预测值
t_sim1 = predict(net, p_train); 

%%  计算误差
T_sim1 = vec2ind(t_sim1');
valError = 1 - sum((T_sim1' == double(t_train))) / length(t_train);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128364159?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128358983?spm=1001.2014.3001.5501