分类预测 | MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测

分类预测 | MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测

效果一览

基本介绍

MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测
GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入多输入分类预测（Matlab完整程序和数据）
多特征输入的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。
运行环境Matlab2018及以上.
优化学习率、隐藏层节点数、正则化系数。
运行主程序main即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集；

程序设计

• 完整程序和数据下载方式1(资源处直接下载)：MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测
• 完整程序和数据下载方式2(订阅《智能学习》专栏，同时获取《智能学习》专栏收录程序4份，数据订阅后私信我获取)：MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测

%%  优化算法参数设置
SearchAgents_no = 5;                   % 种群数量
Max_iteration = 8;                    % 最大迭代次数
dim = 3;                               % 优化参数个数
lb = [1e-4, 10, 1e-4];                 % 参数取值下界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)
ub = [1e-2, 30, 1e-1];                 % 参数取值上界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)

fitness = @(x)fical(x,p_train,t_train,f_);

[Best_score,Best_pos,Convergence_curve]=GA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb ,ub,dim,fitness)

%%  记录最佳参数
Best_pos(1, 2) = round(Best_pos(1, 2));
best_lr = Best_pos(1, 1);
best_hd = Best_pos(1, 2);
best_l2 = Best_pos(1, 3);

%%  建立模型
% ----------------------  修改模型结构时需对应修改fical.m中的模型结构  --------------------------
layers = [
    sequenceInputLayer(f_)            % 输入层
    
    bilstmLayer(best_hd)              % BiLSTM层
    reluLayer                         % Relu激活层
    

%%  参数设置
% ----------------------  修改模型参数时需对应修改fical.m中的模型参数  --------------------------
options = trainingOptions('adam', ...           % Adam 梯度下降算法
         'MaxEpochs', 500, ...                  % 最大训练次数 500
         'InitialLearnRate', best_lr, ...       % 初始学习率 best_lr
         'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降
         'LearnRateDropFactor', 0.5, ...        % 学习率下降因子 0.1
         'LearnRateDropPeriod', 400, ...        % 经过 400 次训练后 学习率为 best_lr * 0.5
         'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集
         'ValidationPatience', Inf, ...         % 关闭验证
         'L2Regularization', best_l2, ...       % 正则化参数
         'Plots', 'training-progress', ...      % 画出曲线
         'Verbose', false);

%%  训练模型
net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);

%%  仿真验证
t_sim1 = predict(net, p_train);
t_sim2 = predict(net, p_test );



%本函数完成交叉操作
% pcorss                input  : 交叉概率
% lenchrom              input  : 染色体的长度
% chrom                 input  : 染色体群
% sizepop               input  : 种群规模
% ret                   output : 交叉后的染色体

for i=1:sizepop 
    
    % 随机选择两个染色体进行交叉
    pick=rand(1,2);
    while prod(pick)==0
        pick=rand(1,2);
    end
    index=ceil(pick.*sizepop);
    % 交叉概率决定是否进行交叉
    pick=rand;
    while pick==0
        pick=rand;
    end
    if pick>pcross
        continue;
    end

        % 随机选择交叉位置
        pick=rand;
        while pick==0
            pick=rand;
        end
        pos=ceil(pick.*sum(lenchrom)); %随机选择进行交叉的位置，即选择第几个变量进行交叉，注意：两个染色体交叉的位置相同
        pick=rand; %交叉开始
        v1=chrom(index(1),pos);
        v2=chrom(index(2),pos);
        chrom(index(1),pos)=pick*v2+(1-pick)*v1;
        chrom(index(2),pos)=pick*v1+(1-pick)*v2; %交叉结束
        %检验染色体2的可行性
end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718