分类预测|基于黑翅鸢优化BKA-Transformer-LSTM组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入多类别输出
分类预测|基于黑翅鸢优化BKA-Transformer-LSTM组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入多类别输出
文章目录
- 一、基本原理
- BKA-Transformer-LSTM 数据分类预测详细原理和流程
- 详细原理和流程
- 1. 数据预处理
- 2. 模型构建
- 3. 模型训练
- 4. BKA 优化
- 5. 模型测试与验证
- 结果应用
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
分类预测|基于黑翅鸢优化BKA-Transformer-LSTM组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入多类别输出
一、基本原理
BKA-Transformer-LSTM 数据分类预测详细原理和流程
BKA（黑翅鸢优化算法）：
BKA 是一种模拟黑翅鸢捕食行为的优化算法，旨在寻找全局最优解。它通过搜索策略来优化目标函数。
Transformer-LSTM 组合模型：
Transformer-LSTM 结合了 Transformer 和 LSTM 的优点，适用于时间序列数据的特征提取和预测。
详细原理和流程
1. 数据预处理
- 数据清洗：处理缺失值、异常值和数据噪声。
- 特征工程：提取和选择对分类任务有用的特征。
2. 模型构建
-
Transformer 部分：
- 输入嵌入：将输入数据转换为嵌入向量。
- 自注意力机制：通过多头自注意力机制提取全局特征，捕捉序列中不同位置的依赖关系。
- 位置编码：为序列中的每个位置添加位置信息。
-
LSTM 部分：
- 序列建模：在 Transformer 输出的基础上，使用 LSTM 处理时间序列信息，捕捉序列中的长期依赖性。
-
组合结构：
- 特征融合：将 Transformer 和 LSTM 提取的特征进行融合，形成最终的特征表示。
3. 模型训练
- 初始化：随机初始化 Transformer 和 LSTM 的参数。
- 前向传播：通过 Transformer 和 LSTM 计算预测结果。
- 损失函数：使用交叉熵损失函数来衡量预测结果与真实标签之间的差异。
- 反向传播：计算梯度并更新模型参数以最小化损失函数。
4. BKA 优化
- 目标定义：设置优化目标，如最小化模型损失。
- 初始化解集：生成一组初始参数解。
- 模型评估：对每个解（超参数组合）训练 Transformer-LSTM 模型，并评估其性能。
- 优化过程：应用 BKA 的捕食行为模拟，通过调整参数以优化模型性能。
- 更新与迭代：根据性能更新解集，重复优化过程，直到找到最佳超参数组合。
5. 模型测试与验证
- 模型评估：在测试集上评估最终模型的性能，如准确率、F1 分数等。
- 结果分析：分析模型的分类效果，并进行必要的调整和改进。
结果应用
- 预测：使用优化后的 BKA-Transformer-LSTM 模型对新数据进行分类预测。
- 模型部署：将模型部署到生产环境中进行实际应用。
通过结合 BKA 的优化能力和 Transformer-LSTM 的特征提取与序列建模能力，这种组合模型可以在复杂的时间序列数据分类任务中表现出色。
二、实验结果
BKA-Transformer-LSTM实验结果
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx'); % 数据读取%% 数据分析
num_size = 0.8; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_class = length(unique(res(:,end))); % 计算类别数
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 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 = categorical(T_train)';
t_test = categorical(T_test)';
四、代码获取
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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