分类预测|基于鲸鱼优化-卷积-门控制单元网络-注意力数据分类预测Matlab程序 WOA-CNN-GRU-Attention

分类预测|基于鲸鱼优化-卷积-门控制单元网络-注意力数据分类预测Matlab程序 WOA-CNN-GRU-Attention

文章目录

一、基本原理

WOA-CNN-GRU-Attention模型结合了鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和自注意力机制(Attention)。下面是这些组件的详细原理和整个模型的工作流程:

1. WOA(鲸鱼优化算法)

原理

  • WOA是一种基于自然界中鲸鱼捕猎行为的优化算法。它模仿了座头鲸在捕猎过程中进行围捕和游动的行为来搜索最优解。
  • WOA主要通过两种机制来更新位置:
    • 围捕猎物(Encircling Prey):鲸鱼通过围绕猎物的方式进行优化。
    • 猎物攻击(Bubble-Net Attacking):通过模拟鲸鱼攻击猎物的方式进行优化。

应用

  • WOA通常用来优化模型的超参数,如卷积核大小、层数、学习率等,以提高模型的性能。

2. CNN(卷积神经网络)

原理

  • CNN主要用于处理图像数据,但也可以用于时间序列数据。其通过卷积层提取局部特征,通过池化层减少特征维度。
  • 卷积层:使用多个卷积核对输入数据进行卷积操作,提取局部特征。
  • 池化层:对卷积特征进行下采样,减少特征的空间维度。

应用

  • 在WOA-CNN-GRU-Attention模型中,CNN用于提取输入数据的局部特征和模式。

3. GRU(门控循环单元)

原理

  • GRU是一种循环神经网络(RNN)的变体,设计用于处理时间序列数据。它通过门控机制来控制信息的保留和遗忘。
  • 更新门(Update Gate):决定当前状态的多少信息需要保留。
  • 重置门(Reset Gate):决定多少过去的信息需要被遗忘。
  • 当前状态(Current State):基于更新门和重置门的决策来计算。

应用

  • 在WOA-CNN-GRU-Attention模型中,GRU用于捕捉序列数据中的时间依赖性和动态变化。

4. Attention(自注意力机制)

原理

  • 自注意力机制允许模型关注输入序列中每个位置的信息,并对重要信息赋予更大的权重。
  • 计算过程
    • 查询、键、值(QKV):将输入映射到查询(Q)、键(K)、值(V)三个向量。
    • 注意力权重:计算查询和键之间的点积,得到注意力权重。
    • 加权和:将注意力权重应用于值向量,得到加权后的特征表示。

应用

  • 在WOA-CNN-GRU-Attention模型中,自注意力机制进一步增强模型对输入序列重要信息的关注。

WOA-CNN-GRU-Attention模型流程

  1. 输入数据

    • 将原始数据输入到模型中。数据可以是时间序列、图像等。
  2. 鲸鱼优化(WOA)

    • 使用WOA优化模型的超参数,如卷积核的大小、GRU单元的数量等,以确保模型的最佳配置。
  3. 特征提取(CNN)

    • 通过CNN对输入数据进行卷积操作,提取局部特征和模式。卷积层可以捕捉数据中的局部信息,池化层减少特征维度。
  4. 序列建模(GRU)

    • 将CNN提取的特征输入到GRU层中,捕捉时间序列中的动态变化和长距离依赖。
  5. 自注意力机制(Attention)

    • 将GRU输出的特征传递给自注意力机制。自注意力机制对序列中的每个位置进行加权,增强对重要信息的关注。
  6. 特征融合

    • 将自注意力机制的输出与其他特征进行融合。特征融合可以通过拼接、加权求和等方式进行,以获得综合特征表示。
  7. 分类预测

    • 将融合后的特征输入到分类器(如全连接层、Softmax层等),进行最终的分类预测。
  8. 训练与优化

    • 使用损失函数(如交叉熵损失)和优化算法(如Adam优化器)对模型进行训练,以优化模型参数。

总结

WOA-CNN-GRU-Attention模型结合了鲸鱼优化算法、卷积神经网络、门控循环单元和自注意力机制,通过对这些技术的有效组合,能够在处理复杂的时间序列数据时,提取局部特征、捕捉时间依赖性、关注重要信息,并进行准确的分类预测。WOA优化模型配置,CNN提取特征,GRU建模时间序列,Attention增强重要信息的关注,从而提高模型的预测性能。

二、实验结果

可替换数据集即可

WOA-CNN-GRU-Attention分类结果



三、核心代码

matlab 复制代码
%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数(Excel最后一列放类别)
num_res = size(res, 1);                   % 样本数(每一行,是一个样本)
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集(不打乱数据时,注释该行)

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

五、总结

包括但不限于

优化BP神经网络,深度神经网络DNN,极限学习机ELM,鲁棒极限学习机RELM,核极限学习机KELM,混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM--Attention,VMD--LSTM,PCA--BP等等

用于数据的分类,时序,回归预测。

多特征输入,单输出,多输出

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