基于PSO优化的LSTM多输入分类(Matlab)粒子群优化长短期神经网络分类

目录

一、程序及算法内容介绍:

基本内容:

亮点与优势:

二、实际运行效果:

三、部分代码展示:

四、完整代码+数据分享下载:


一、程序及算法内容介绍:

基本内容:

  • 本代码基于Matalb平台编译,将PSO (粒子群算法)与LSTM (长短期记忆神经网络)结合,进行多输入数据分类预测

  • 输入训练的数据包含12 个特征1个响应值 ,即通过12个输入值预测1个输出值**(多变量分类预测)**

  • 归一化训练数据,提升网络泛化性

  • 通过PSO算法优化LSTM网络的学习率、神经元个数参数,记录下最优的网络参数

  • 训练LSTM网络进行回归预测,实现更加精准的预测

  • 迭代计算过程中,自动显示优化进度条,实时查看程序运行进展情况

  • 自动输出多种多样的的误差评价指标,自动输出大量实验效果图片

亮点与优势:

  • 注释详细,几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习

  • 直接运行Main函数即可看到所有结果,使用便捷

  • 编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码

  • 所有数据均采用Excel格式输入,替换数据方便,适合懒人选手

  • 出图详细、丰富、美观,可直观查看运行效果

  • 附带详细的说明文档(下图),其内容包括:算法原理+使用方法说明

二、实际运行效果:

三、部分代码展示:

复制代码
clc;
clear;
warning off;
%% 导入数据
Data = table2array(readtable("数据集.xlsx"));
% 本例数据集中包含:
% 1. 总共357个样本(每一行表示一个样本)
% 2. 每个样本12个特征值(即前12列每一列表示样本的一个特征,即输入的变量)
% 3. 每个样本1个响应值(第13列为表示样本的响应值,即被预测的变量)

%% 划分训练集和测试集
Temp = randperm(size(Data,1)); % 打乱数据的顺序,提升模型的泛化性。
InPut_num = 1:1:12; % 输入特征的列数,数据表格中前12列为输入值,因此设置为1:1:12,若前5个为输入则设置为1:1:5
OutPut_num = 13; % 输出响应列数,本例仅一个响应值,为数据表格中第13列,若多个响应值参照上行数据格式设置为x:1:y

% 选取前327个样本作为训练集,后30个样本作为测试集,即(1:327),和(328:end)
Train_InPut = Data(Temp(1:327),InPut_num); % 训练输入
Train_OutPut = Data(Temp(1:327),OutPut_num); % 训练输出
Test_InPut = Data(Temp(328:end),InPut_num); % 测试输入
Test_OutPut = Data(Temp(328:end),OutPut_num); % 测试输出

%% 数据归一化
% 将输入特征数据归一化到0-1之间
[~, Ps] = mapminmax([Train_InPut;Test_InPut]',0,1); 
Train_InPut = mapminmax('apply',Train_InPut',Ps);
Test_InPut = mapminmax('apply',Test_InPut',Ps);

四、完整代码+数据分享下载:

相关推荐
zezexihaha11 分钟前
AI + 制造:从技术试点到产业刚需的 2025 实践图鉴
人工智能·制造
文火冰糖的硅基工坊18 分钟前
[人工智能-综述-21]:学习人工智能的路径
大数据·人工智能·学习·系统架构·制造
JJJJ_iii22 分钟前
【深度学习01】快速上手 PyTorch:环境 + IDE+Dataset
pytorch·笔记·python·深度学习·学习·jupyter
爱喝白开水a1 小时前
2025时序数据库选型,从架构基因到AI赋能来解析
开发语言·数据库·人工智能·架构·langchain·transformer·时序数据库
小关会打代码2 小时前
计算机视觉进阶教学之Mediapipe库(一)
人工智能·计算机视觉
羊羊小栈2 小时前
基于知识图谱(Neo4j)和大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的智能音乐推荐系统(vue+flask+AI算法)
人工智能·毕业设计·neo4j·大作业
缘友一世2 小时前
机器学习决策树与大模型的思维树
人工智能·决策树·机器学习
缘友一世2 小时前
机器学习中的决策树
人工智能·决策树·机器学习
2401_841495642 小时前
【计算机视觉】分水岭实现医学诊断
图像处理·人工智能·python·算法·计算机视觉·分水岭算法·医学ct图像分割
罗小罗同学3 小时前
虚拟细胞赋能药物研发:AI驱动的“细胞模拟器”如何破解研发困局
人工智能·医学ai·虚拟细胞