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
正义的彬彬侠4 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4 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7 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
胖哥真不错9 天前
Python基于TensorFlow实现GRU-Transformer回归模型(GRU-Transformer回归算法)项目实战
python·gru·tensorflow·transformer·回归模型·项目实战·gru-transformer
八年。。12 天前
时间序列预测(九)——门控循环单元网络(GRU)
人工智能·笔记·rnn·深度学习·学习·gru·lstm
Nil_cxc15 天前
机器学习(10.14-10.20)(Pytorch GRU的原理及其手写复现)
pytorch·机器学习·gru
qq74223498417 天前
深度学习面试笔试之循环神经网络(RNN)、门控循环单元(GRU)、长短期记忆(LSTM)
rnn·深度学习·gru
简简单单做算法18 天前
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
人工智能·深度学习·gru·pso粒子群优化·时间序列回归预测·cnn-gru-sam
闲人编程22 天前
Python AdaBoost自适应提升算法
开发语言·python·算法·数据分析·adaboost·自适应提升算法
开出南方的花23 天前
机器学习篇-day06-集成学习-随机森林 Adaboost GBDT XGBoost
随机森林·机器学习·adaboost·scikit-learn·集成学习·xgboost·gbdt