分类预测 | MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测-CSDN博客

预测效果

基本介绍

1.MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测
2.运行环境为Matlab2020b
3.输入多个特征分四类多特征分类预测
4.data为数据集excel数据前12列输入最后1列输出四类标签运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。

模型描述

基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络的AdaBoost多输入分类预测是一种集成学习方法。它结合了BiLSTM网络和AdaBoost算法的优点能够捕获时序数据的长期依赖性和非线性关系并提高预测精度。
BiLSTM网络是一种适用于序列数据的循环神经网络通过门控机制可以有效地处理长期依赖性的问题。而AdaBoost是一种集成学习算法通过加权组合多个弱学习器来提高预测准确性。将这两种方法结合起来可以利用BiLSTM网络提取序列数据的特征然后将这些特征作为AdaBoost的输入通过多个弱学习器的加权组合来分类。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测

%%  创建网络
layers = [ ...
  sequenceInputLayer(12)               % 输入层
  
  bilstmLayer(6, 'OutputMode', 'last')   % BiLSTM层
  reluLayer                            % Relu激活层
  
  fullyConnectedLayer(4)               % 全连接层
  softmaxLayer                         % 分类层
  classificationLayer];

%%  参数设置
options = trainingOptions('adam', ...       % Adam 梯度下降算法
    'MiniBatchSize', 100, ...               % 批大小
    'MaxEpochs', 1000, ...                  % 最大迭代次数
    'InitialLearnRate', 1e-2, ...           % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...   % 学习率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...         % 学习率下降因子
    'LearnRateDropPeriod', 700, ...         % 经过700次训练后 学习率为 0.01 * 0.1
    'Shuffle', 'every-epoch', ...           % 每次训练打乱数据集
    'ValidationPatience', Inf, ...          % 关闭验证
    'Plots', 'training-progress', ...       % 画出曲线
    'Verbose', false);

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

%%  仿真预测
t_sim1 = predict(net, p_train); 
t_sim2 = predict(net, p_test ); 

%%  数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1');
T_sim2 = vec2ind(t_sim2');

%%  性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ;

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501