• 分类预测 | MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测


    分类预测 | MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测

    预测效果

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    基本介绍

    1.MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合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BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元的AdaBoost多输入分类预测是一种集成学习方法。它结合了BiGRU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。
    BiGRU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BiGRU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BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测
    %%  创建网络
    layers = [ ...
      sequenceInputLayer(12)               % 输入层
      
    
      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 ;
    
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    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

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/133937187