SCSSA-BiLSTM基于改进麻雀搜索算法优化双向长短期记忆网络多特征分类预测Matlab实现
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分类效果
基本描述
SCSSA-BiLSTM基于改进麻雀搜索算法优化双向长短期记忆网络多特征分类预测Matlab实现
采用动态自适应权重优化发现者位置
动态自适应权重可以根据搜索进度调整权重，以平衡全局搜索和局部搜索。
定义一个权重函数，该函数随着迭代次数的增加而动态调整。
在更新发现者位置时，使用动态权重。
柯西变异
柯西分布具有重尾特性，适合用于跳出局部最优解，提高全局搜索能力。
生成一个符合柯西分布的随机数；将该随机数乘以一个变异步长，用于调整当前解的位置。
反向搜索策略
反向搜索策略是在当前解的基础上，生成其反向解，并评估两个解的优劣，以选择更优的解。
对于当前解，计算其反向解；评估当前解和反向解的适应度值。
选择适应度值更优的解作为新的当前解。
程序设计
- 完整代码私信博主回复SCSSA-BiLSTM基于改进麻雀搜索算法优化双向长短期记忆网络多特征分类预测Matlab实现
clike
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 读取数据
res = xlsread('data.xlsx');
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1; % 特征维度
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）
flag_conusion = 1; % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）
%% 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
end
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行参考资料
1 https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
2 https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229