Matlab基于卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)分类预测，多特征输入二分类...

Matlab基于卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)分类预测，多特征输入二分类及多分类模型，运行环境Matlab2020及以上。所有程序经过验证，保证原始程序运行。

卷积神经网络和双向门控循环单元的结合玩法在时序数据分类任务中特别能打。今天咱们聊聊怎么在Matlab里用CNN-BIGRU模型处理多特征输入的分类问题，从二分类到多分类场景都能hold住。

先看模型结构（撸起袖子直接上代码更直观）：

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layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)  % 输入维度取决于特征数量
    
    convolution1dLayer(3,64,'Padding','same')  % 一维卷积抓局部特征
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling1dLayer(2,'Stride',2)  % 下采样压缩信息量
    
    bidirectional(gruLayer(128))  % 双向GRU捕捉时序依赖
    dropoutLayer(0.5)  % 防止过拟合
    
    fullyConnectedLayer(numClasses)  % 输出层维度随分类数变化
    softmaxLayer
    classificationLayer];

这个结构有意思的地方在于卷积层和循环层的配合。卷积层像个特征提取器，把原始特征里那些隐藏的局部模式给挖出来，后面的双向GRU则负责把这些特征在时间维度上串起来理解。注意这里用的是1D卷积，专门处理时序数据，和图像用的2D卷积不是一回事儿。

数据预处理阶段有个小技巧（实测有效）：

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% 数据归一化
dataNormalized = normalize(rawData,'zscore');

% 时间序列滑窗处理（窗口大小根据业务设定）
windowSize = 10;
[XTrain, YTrain] = slidingWindow(dataNormalized, labels, windowSize);

% 数据集拆分
cv = cvpartition(size(XTrain,1),'HoldOut',0.2);
trainIndices = training(cv);
testIndices = test(cv);

处理时序数据时滑窗操作是常规操作，但窗口大小的选择有讲究。建议先用自相关函数分析序列周期特性，再决定窗口长度。比如心电图数据可能用128-256的窗口，而股票数据可能更适合5-10天的窗口。

训练配置这块有几个关键参数：

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options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Plots','training-progress', ...
    'ExecutionEnvironment','gpu');  % 有GPU记得开

这里有个坑要注意------当序列长度不一致时，'SequenceLength'参数选'longest'会自动填充，但可能引入噪声。如果数据长度差异大，最好先做长度统一处理。

模型评估时别只看准确率：

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[YPred, probs] = classify(net, XTest);
confusionchart(YTest, YPred)

% 计算AUC更靠谱（二分类时）
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(YTest,probs(:,2),'positiveClass');

对于类别不均衡的数据，建议在训练时加classWeight：

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classWeights = 1./countcats(labels);
classWeights = classWeights/mean(classWeights);

最后说说实际部署时的经验：当需要处理实时数据流时，可以把模型转成ONNX格式，用C++重写推理部分。Matlab的coder工具能生成优化过的C代码，比直接跑脚本快10倍不止。