分类预测 | Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测
目录
分类效果
基本描述
1.Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测，运行环境Matlab2023b及以上；
2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。
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；
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。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测。
clike
function [gbest,g,Convergence_curve]=PSO(N,T,lb,ub,dim,fobj)
%% 定义粒子群算法参数
% N 种群 T 迭代次数
%% 随机初始化种群
D=dim; %粒子维数
c1=1.5; %学习因子1
c2=1.5; %学习因子2
w=0.8; %惯性权重
Xmax=ub; %位置最大值
Xmin=lb; %位置最小值
Vmax=ub; %速度最大值
Vmin=lb; %速度最小值
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%初始化种群个体（限定位置和速度）%%%%%%%%%%%%%%%%
x=rand(N,D).*(Xmax-Xmin)+Xmin;
v=rand(N,D).*(Vmax-Vmin)+Vmin;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
p=x;
pbest=ones(N,1);
for i=1:N
pbest(i)=fobj(x(i,:));
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%
g=ones(1,D);
gbest=inf;
for i=1:N
if(pbest(i)<gbest)
g=p(i,:);
gbest=pbest(i);
end
end
%%%%%%%%%%%按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数%%%%%%%%%%%%%
for i=1:T
i
for j=1:N
%%%%%%%%%%%%%%更新个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%
if (fobj(x(j,:))) <pbest(j)
p(j,:)=x(j,:);
pbest(j)=fobj(x(j,:)); 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