分类预测 | MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测

分类预测 | MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测

目录

预测效果




基本介绍

1.MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测;

2.运行环境为Matlab2020b;

3.输入多个特征,分四类,多特征分类预测;

4.data为数据集,excel数据,前12列输入,最后1列输出四类标签,运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。

模型描述

基于GRU-AdaBoost门控循环单元的AdaBoost多输入分类预测是一种集成学习方法。它结合了GRU网络和AdaBoost算法的优点,能够捕获时序数据的长期依赖性和非线性关系,并提高预测精度。

GRU网络是一种适用于序列数据的循环神经网络,通过门控机制可以有效地处理长期依赖性的问题。而AdaBoost是一种集成学习算法,通过加权组合多个弱学习器来提高预测准确性。将这两种方法结合起来,可以利用GRU网络提取序列数据的特征,然后将这些特征作为AdaBoost的输入,通过多个弱学习器的加权组合来分类。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式:私信博主回复MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测
clike 复制代码
%%  创建网络
layers = [ ...
  sequenceInputLayer(12)               % 输入层
  
  gruLayer(6, 'OutputMode', 'last')   % GRU层
  reluLayer                            % Relu激活层
  
  fullyConnectedLayer(4)               % 全连接层
  softmaxLayer                         % 分类层
  classificationLayer];

%%  参数设置
options = trainingOptions('adam', ...       % Adam 梯度下降算法
    'MiniBatchSize', 100, ...               % 批大小
    'MaxEpochs', 1000, ...                  % 最大迭代次数
    'InitialLearnRate', 1e-2, ...           % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...   % 学习率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...         % 学习率下降因子
    'LearnRateDropPeriod', 700, ...         % 经过700次训练后 学习率为 0.01 * 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);

%%  训练模型
net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);

%%  仿真预测
t_sim1 = predict(net, p_train); 
t_sim2 = predict(net, p_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 ;

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501

[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501

相关推荐
cv小白菜1 天前
多算法模型(BI-LSTM GRU Mamba ekan xgboost)实现功率预测
机器学习·gru·lstm·时间序列·功率预测
zhangfeng11335 天前
tcn 对比 cnn-attension-gru联合模型,时间序列预测,深度神经网络
cnn·gru·dnn
铖铖的花嫁9 天前
基于RNNs(LSTM, GRU)的红点位置检测(pytorch)
pytorch·gru·lstm
不是很强 但是很秃12 天前
秃姐学AI系列之:GRU——门控循环单元 | LSTM——长短期记忆网络
人工智能·rnn·深度学习·神经网络·算法·gru·lstm
_清豆°12 天前
机器学习(七)——集成学习(个体与集成、Boosting、Bagging、随机森林RF、结合策略、多样性增强、多样性度量、Python源码)
人工智能·随机森林·机器学习·adaboost·集成学习·boosting·bagging
机器学习之心12 天前
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测
多输入单输出回归预测·cnn·gru·transformer·cnn-gru
没有不重的名么14 天前
门控循环单元GRU
人工智能·深度学习·gru
正义的彬彬侠19 天前
在AdaBoost中,分类错误的样本的权重会增大
人工智能·机器学习·adaboost·集成学习·boosting·自适应提升算法
正义的彬彬侠19 天前
在AdaBoost中每轮训练后,为什么错误分类的样本权重会增大e^2αt倍
人工智能·机器学习·adaboost·集成学习·boosting·自适应提升算法
机器学习之心22 天前
故障诊断 | MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA迁移学习故障识别程序(t分布+莱维飞行改进麻雀优化)
深度学习·gru·迁移学习故障识别