分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测

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分类效果

基本描述

1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM数据分类预测，运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的数据分类预测程序； 3.多特征输入单输出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；SSA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数，这3个关键参数，以测试集精度最高为目标函数 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；main为主程序，其余为函数文件，无需运行。 5.适用领域：适用于各种数据分类场景，如滚动轴承故障、变压器油气故障、电力系统输电线路故障区域、绝缘子、配网、电能质量扰动，等领域的识别、诊断和分类。 使用便捷：直接使用EXCEL表格导入数据，无需大幅修改程序。内部有详细注释，易于理解。

程序设计 完整程序和数据获取方式：私信博主回复MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测。 %% 优化算法参数设置 SearchAgents_no = 8; % 数量 Max_iteration = 5; % 最大迭代次数 dim = 3; % 优化参数个数 lb = [1e-3,10 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,num_dim,num_class,p_train,t_train,T_train); [Best_score,Best_pos,curve]=SSA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb ,ub,dim,fitness) Best_pos(1, 2) = round(Best_pos(1, 2)); best_hd = Best_pos(1, 2); % 最佳隐藏层节点数 best_lr= Best_pos(1, 1);% 最佳初始学习率 best_l2 = Best_pos(1, 3);% 最佳L2正则化系数 %% 建立模型 lgraph = layerGraph(); % 建立空白网络结构 tempLayers = [ sequenceInputLayer([num_dim, 1, 1], "Name", "sequence") % 建立输入层，输入数据结构为[num_dim, 1, 1] sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")]; % 建立序列折叠层 lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中 tempLayers = [ convolution2dLayer([3, 1], 16, "Name", "conv_1", "Padding", "same") % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]，16个特征图 reluLayer("Name", "relu_1") % Relu 激活层 lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中 tempLayers = [ sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold") % 建立序列反折叠层 flattenLayer("Name", "flatten") % 网络铺平层 bilstmLayer(best_hd, "Name", "bilstm", "OutputMode","last") % BiLSTM层 fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc") % 全连接层 softmaxLayer("Name", "softmax") % softmax激活层 classificationLayer("Name", "classification")]; % 分类层 lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中 lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1"); % 折叠层输出 连接 卷积层输入 lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize"); %% 参数设置 options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法 'MaxEpochs', 500,... % 最大训练次数 'InitialLearnRate', best_lr,... % 初始学习率为0.001 'L2Regularization', best_l2,... % L2正则化参数 'LearnRateSchedule', 'piecewise',... % 学习率下降 'LearnRateDropFactor', 0.1,... % 学习率下降因子 0.1 'LearnRateDropPeriod', 400,... % 经过训练后 学习率为 0.001*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 net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options); 参考资料

[1] blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502 [2] blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229