企业网站规划要求,网站素材网,网站建设英文版,博客社区类网站模板分类预测 | MATLAB实现GWO-BiLSTM-Attention多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现GWO-BiLSTM-Attention多输入分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.GWO-BiLSTM-Attention 数据分类预测程序 2.代码说明#xff1a;基于灰狼优化算法#xff08…分类预测 | MATLAB实现GWO-BiLSTM-Attention多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现GWO-BiLSTM-Attention多输入分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.GWO-BiLSTM-Attention 数据分类预测程序 2.代码说明基于灰狼优化算法GWO、双向长短期记忆网络BiLSTM和注意力机制的数据分类预测程序。 程序平台要求于Matlab 2023版及以上版本。 特点 1、多行变量特征输入。 2、GWO优化了学习率、神经元个数等参数方便增加维度和优化其他参数。若首轮精度最高则适应度曲线为水平直线 3、适用于轴承故障、变压器油气故障、电力系统输电线路故障区域、绝缘子、配网等领域的识别、诊断和分类。 4.可直接替换数据使用EXCEL表格导入无需大幅修改程序。代码内部有详细注释便于理解程序运行。 程序设计
完整程序和数据获取方式1同等价值程序兑换完整程序和数据获取方式2私信博主回复 MATLAB实现GWO-BiLSTM-Attention多输入分类预测获取。
%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
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, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);
%% 个体极值和群体极值
[fitnesszbest, bestindex] min(fitness);
zbest pop(bestindex, :); % 全局最佳
gbest pop; % 个体最佳
fitnessgbest fitness; % 个体最佳适应度值
BestFit fitnesszbest; % 全局最佳适应度值%% 迭代寻优
for i 1 : maxgenfor j 1 : sizepop% 速度更新V(j, :) V(j, :) c1 * rand * (gbest(j, :) - pop(j, :)) c2 * rand * (zbest - pop(j, :));V(j, (V(j, :) Vmax)) Vmax;V(j, (V(j, :) Vmin)) Vmin;% 种群更新pop(j, :) pop(j, :) 0.2 * V(j, :);pop(j, (pop(j, :) popmax)) popmax;pop(j, (pop(j, :) popmin)) popmin;% 自适应变异pos unidrnd(numsum);if rand 0.95pop(j, pos) rands(1, 1);end% 适应度值fitness(j) fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train);endfor j 1 : sizepop% 个体最优更新if fitness(j) fitnessgbest(j)gbest(j, :) pop(j, :);fitnessgbest(j) fitness(j);end% 群体最优更新 if fitness(j) fitnesszbestzbest pop(j, :);fitnesszbest fitness(j);endendBestFit [BestFit, fitnesszbest];
end
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