下面是一个基于TCN-BiGRU-Multihead-Attention的多特征分类预测/故障识别的简化示例的Matlab代码。请注意,这只是一个示例,并且可能需要根据您的具体数据和问题进行适当的修改和调整。
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% 步骤1:准备数据
% 假设有多个特征的训练集(train_data, train_labels)和测试集(test_data, test_labels)
% train_data和test_data是输入数据,train_labels和test_labels是对应的类别标签
% 步骤2:数据预处理
% 对输入数据进行必要的预处理,例如归一化、标准化等
% 步骤3:定义模型参数
input_size = size(train_data); % 输入数据的大小
num_classes = max(train_labels); % 类别数
% TCN参数
num_filters = 32; % 卷积核数量
filter_size = 3; % 卷积核大小
num_layers = 4; % TCN层数
dilations = [1, 2, 4, 8]; % 扩张因子
% BiGRU参数
hidden_size = 64; % 隐层大小
% Multihead Attention参数
num_heads = 4; % 注意力头数
attention_size = 32; % 注意力大小
% 步骤4:定义模型架构
model = [
sequenceInputLayer(input_size) % 输入层
tcnLayers(num_filters, filter_size, num_layers, dilations) % TCN层
batchNormalizationLayer % 批归一化层
bidirectional(gruLayer(hidden_size, 'OutputMode', 'last')) % 双向GRU层
batchNormalizationLayer % 批归一化层
attentionLayer(num_heads, attention_size) % 多头注意力层
fullyConnectedLayer(num_classes) % 全连接层
softmaxLayer % softmax层
classificationLayer % 分类层
];
% 步骤5:模型训练
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 10, ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'ValidationData', {test_data, test_labels}, ...
'Plots', 'training-progress');
trained_model = trainNetwork(train_data, train_labels, model, options);
% 步骤6:模型评估
predicted_labels = classify(trained_model, test_data);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);
% 输出准确率
fprintf('准确率: %.2f%%\n', accuracy * 100);