分类预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络多特征分类预测
目录
- 分类预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络多特征分类预测
- 分类效果
- 基本介绍
- 模型描述
- 程序设计
- 参考资料
分类效果
基本介绍
MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络多特征分类预测。建立了基于双向长短期记忆神经网络的辨识模型。利用模拟器获取操纵数据并建立数据集,模型经过训练后,能够有效利用数据的时序特征,成功识别不同状态,模型的识别准确率到达96%左右。
模型描述
贝叶斯优化(Bayesian optimization algorithm,简称BOA)利用之前已搜索点的信息确定下一个搜索点,用于求解维数不高的黑盒优化问题。算法的思路是首先生成一个初始候选解集合,然后根据这些点寻找下一个有可能是极值的点,将该点加入集合中,重复这一步骤,直至迭代终止。最后从这些点中找出极值点作为问题的解。MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络多特征分类预测。建立了基于双向长短期记忆神经网络的辨识模型。贝叶斯优化参数为隐藏层节点、初始学习率、正则化系数。
程序设计
- 完整程序和数据资源处下载:MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络多特征分类预测。
%% 创建网络
layers = [ ...
sequenceInputLayer(num_dim) % 输入层
bilstmLayer(NumOfUnits, 'OutputMode', 'last')% BiLSTM层
reluLayer % Relu激活层
fullyConnectedLayer(num_class) % 全连接层
softmaxLayer % 损失函数层
classificationLayer]; % 分类层
% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam
'MaxEpochs', 800, ... % 最大训练次数
'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值
'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ... % 初始学习率
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整
'LearnRateDropPeriod', 700, ... % 训练700次后开始调整学习率
'LearnRateDropFactor',0.2, ... % 学习率调整因子
'L2Regularization', L2Regularization, ... % 正则化参数
'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境
'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程
'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线
%% 训练
net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);