分类预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】
分类预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】
目录
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- 分类预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】
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- 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WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】（完整源码和数据)
2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多，包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等。
3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2021及以上。
4.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。
程序设计
- 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】。
%% 参数设置
%% 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 = 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
lstmLayer(best_hd, "Name", "lstm", "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
'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