分类预测 | Matlab实现BO-GRU-Attention贝叶斯优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现BO-GRU-Attention贝叶斯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Matlab2020b及以上；

2.可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。

3.输入15个特征，输出4类标签。

4.贝叶斯优化参数为隐藏层节点、初始学习率、正则化系数。

5.excel数据，方便替换，输入多个特征，分四类，可在下载区获取数据和程序内容。附赠案例数据可直接运行main一键出图，注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。

6.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。

模型描述

贝叶斯优化门控循环单元融合注意力机制的融合模型架构，是一个高效且复杂的多特征分类预测系统。其总体架构和工作流程如下：模型首先输入多特征数据。数据在进入模型前，需经过预处理，包括特征标准化操作，以确保数据格式统一且符合模型输入要求。

预处理后的数据进入GRU层。GRU通过其特有的更新门和重置门机制，处理序列数据中的长期依赖关系。在每个时间步，GRU根据当前输入和上一时间步的隐藏状态，更新输出隐藏状态，这些隐藏状态包含了序列中的关键信息。

接下来，注意力机制层介入。它对GRU输出的隐藏状态进行加权处理，根据各隐藏状态与上下文向量的相似度，计算权重，使模型聚焦于重要特征。加权后的隐藏状态能更准确地反映数据中的关键信息，为后续分类预测提供有力支持。

经过注意力机制处理的数据，进入全连接层进行分类预测。全连接层将加权隐藏状态映射到分类标签空间，输出分类预测结果。在模型训练过程中，根据预测结果与实际标签的差异，更新模型参数。

贝叶斯优化在此过程中负责参数调优。通过不断更新目标函数后验分布，选择最优参数组合，使模型在验证集上的性能达到最优。模型训练完成后，可在测试集上进行评估，验证其在多特征分类预测任务中的准确性和泛化能力。这种融合模型架构充分利用了贝叶斯优化、GRU和注意力机制的优势，为多特征分类预测提供了新的解决方案。

程序设计

完整程序和数据下载私信博主回复Matlab实现BO-GRU-Attention贝叶斯优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测。

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%%  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

%%  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 = categorical(T_train)';
t_test  = categorical(T_test )';

%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, num_dim, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));

%%  数据格式转换
for i = 1 : M
    p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
end

for i = 1 : N
    p_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i);
end

参考资料

$1$ https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502

$2$ https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502

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