分类预测|基于贝叶斯优化长短期记忆网络的数据分类预测Matlab程序 多特征输入多类别输出 BO-LSTM 附赠预测新数据

分类预测|基于贝叶斯优化长短期记忆网络的数据分类预测Matlab程序 多特征输入多类别输出 BO-LSTM 附赠预测新数据

文章目录

  • 一、基本原理
      • BO-LSTM分类预测原理和流程
      • 总结
  • 二、实验结果
  • 三、核心代码
  • 四、代码获取
  • 五、总结

分类预测|基于贝叶斯优化长短期记忆网络的数据分类预测Matlab程序 多特征输入多类别输出 BO-LSTM 附赠预测新数据

一、基本原理

BO-LSTM分类预测原理和流程

1. 贝叶斯优化算法(BO)

原理

  • 贝叶斯优化:一种用于优化黑箱函数的全局优化方法,特别适合优化计算开销大的函数。
  • 过程
    • 代理模型:使用高斯过程(Gaussian Process, GP)等模型对目标函数进行建模。
    • 采集函数:基于代理模型选择下一个实验点(即参数组合),平衡探索和利用。
    • 迭代更新:根据实际评估结果更新代理模型,不断改进优化过程。

应用

  • 在BO-LSTM中,BO用于优化LSTM模型的超参数,如学习率、层数、隐藏单元数等。

2. 长短期记忆神经网络(LSTM)

原理

  • LSTM:一种特殊的递归神经网络(RNN),用于处理和预测时间序列数据。
  • 结构
    • 记忆单元:包含输入门、遗忘门和输出门,用于控制信息的流入、保留和流出。
    • 门控机制:通过门控机制处理长短期记忆,避免长期依赖问题。

应用

  • LSTM用于捕捉时间序列中的长期依赖关系,适用于预测任务中的时序数据。

3. BO-LSTM模型流程

  1. 数据预处理

    • 标准化:对输入数据进行标准化,以确保数据在相同的尺度上。
    • 时间序列分割:将时间序列数据分割为训练集、验证集和测试集。
  2. 超参数优化(BO)

    • 定义优化目标:例如LSTM的预测准确率或损失函数。
    • 初始化:设置BO算法的初始参数,包括代理模型的类型和采集函数。
    • 代理模型构建:使用高斯过程或其他模型对LSTM的性能进行建模。
    • 采集函数优化:根据代理模型选择最有可能提高性能的超参数组合进行评估。
    • 迭代更新:评估当前超参数组合的性能,更新代理模型,逐步寻找最优超参数。
  3. LSTM模型训练

    • 构建LSTM网络:根据BO优化得到的超参数配置(如层数、隐藏单元数)构建LSTM网络。
    • 训练模型:使用训练集数据对LSTM进行训练,调整网络的权重和偏置。
  4. 模型预测和评估

    • 预测:用训练好的LSTM网络对测试集进行预测。
    • 评估:使用准确率、F1分数、均方误差等指标评估模型性能。
  5. 结果分析和调整

    • 分析结果:评估模型在各个指标上的表现,进行详细分析。
    • 调整优化:根据评估结果对模型进行调整,必要时重新进行贝叶斯优化。

总结

BO-LSTM模型结合了贝叶斯优化(BO)和长短期记忆网络(LSTM),利用BO优化LSTM的超参数,以提升分类预测的效果。BO通过代理模型和采集函数来寻找最佳超参数,而LSTM处理时间序列数据并进行预测。整个流程包括数据预处理、超参数优化、LSTM模型训练、预测和评估,旨在实现高性能的分类预测。

二、实验结果

BO-LSTM实验结果:
在这里插入图片描述
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三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数(Excel最后一列放类别)
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)%%  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_classmid_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P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
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 = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络,深度神经网络DNN,极限学习机ELM,鲁棒极限学习机RELM,核极限学习机KELM,混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM–Attention,VMD–LSTM,PCA–BP等等

用于数据的分类,时序,回归预测。
多特征输入,单输出,多输出

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