分類預測 | MATLAB實現BO-BiGRU貝葉斯優化雙向門控循環單元多輸入分類預測

預測效果

基本介紹

1.Matlab實現BO-BiGRU貝葉斯優化雙向門控循環單元多特征分類預測，運行環境Matlab2020b及以上；
2.可視化展示分類準確率，可在下載區獲取數據和程序內容。
3.輸入15個特征，輸出4類標簽。
4.貝葉斯優化參數為隱藏層節點、初始學習率、正則化系數。

模型描述

貝葉斯優化雙向門控循環單元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，Bi-GRU）是一種循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）的變種，用于多輸入分類預測問題。貝葉斯優化是一種優化算法，用于在參數空間中搜索最優的超參數配置。
Bi-GRU是基于門控循環單元（Gated Recurrent Unit，GRU）的雙向循環神經網絡。GRU是一種RNN單元，具有門控機制，可以更好地捕捉序列數據中的長期依賴關系。而雙向循環神經網絡能夠同時考慮正向和反向的序列信息，從而更全面地理解和表示序列數據。
使用貝葉斯優化的過程中，我們首先定義一個超參數空間，包括Bi-GRU網絡的結構和配置，如隱藏層的大小、學習率、批量大小等。然后，通過貝葉斯優化算法，在超參數空間中進行搜索，以找到最優的超參數配置。貝葉斯優化算法會自動選擇下一個要評估的超參數配置，以最大化在有限的預算內獲得的模型性能。訓練過程中，使用帶有標簽的多輸入數據來訓練Bi-GRU模型。對于每個輸入樣本，Bi-GRU模型會在正向和反向兩個方向上進行計算，得到正向和反向的隱藏狀態表示。然后，將這兩個隱藏狀態拼接在一起，并將其輸入到一個全連接層進行分類預測。最后，使用損失函數（如交叉熵）來度量預測結果與真實標簽之間的差異，并使用反向傳播算法更新模型的權重。在預測過程中，我們將新的輸入樣本提供給訓練好的Bi-GRU模型，然后根據輸出結果進行分類預測。
貝葉斯優化雙向門控循環單元多輸入分類預測方法可以有效地處理多輸入序列數據的分類問題，并通過貝葉斯優化算法自動搜索最優的超參數配置，提高模型性能。然而，在實際應用中，需要注意選擇合適的超參數空間和評估預算，以避免過度擬合或計算資源消耗過大的問題。

程序設計

• 完整程序和數據獲取方式1：同等價值程序兌換；
• 完整程序和數據獲取方式2：私信博主回復 BO-BiGRU貝葉斯優化雙向門控循環單元多輸入分類預測獲取。

%%  劃分訓練集和測試集
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);%%  數據歸一化
[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);%%  數據平鋪
%   將數據平鋪成1維數據只是一種處理方式
%   也可以平鋪成2維數據，以及3維數據，需要修改對應模型結構
%   但是應該始終和輸入層數據結構保持一致
p_train =  double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test  =  double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train =  double(t_train)';
t_test  =  double(t_test )';%%  數據格式轉換
for i = 1 : MLp_train{i, 1} = p_train(:, :, 1, i);
endfor i = 1 : NLp_test{i, 1}  = p_test( :, :, 1, i);
end%%  建立模型
lgraph = layerGraph();                                                 % 建立空白網絡結構tempLayers = [sequenceInputLayer([f_, 1, 1], "Name", "sequence")                 % 建立輸入層，輸入數據結構為[f_, 1, 1]sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")];                          % 建立序列折疊層
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                % 將上述網絡結構加入空白結構中tempLayers = convolution2dLayer([3, 1], 32, "Name", "conv_1");         % 卷積層 卷積核[3, 1] 步長[1, 1] 通道數 32
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);                                 % 將上述網絡結構加入空白結構中
%% 賦值
L2Regularization =abs(optVars(1)); % 正則化參數
InitialLearnRate=abs(optVars(2)); % 初始學習率
NumOfUnits = abs(round(optVars(3))); % 隱藏層節點數%%  輸入和輸出特征個數
inputSize    = size(input_train, 1);   %數據輸入x的特征維度
numResponses = size(output_train, 1);   %數據輸出y的維度%%  設置網絡結構
opt.layers = [ ...sequenceInputLayer(inputSize)     %輸入層,參數是輸入特征維數%%  設置網絡參數
opt.options = trainingOptions('adam', ...             % 優化算法Adam'MaxEpochs', 100, ...                            % 最大訓練次數，推薦180'GradientThreshold', 1, ...                      %梯度閾值,防止梯度爆炸'ExecutionEnvironment','cpu',...   %對于大型數據集合、長序列或大型網絡，在 GPU 上進行預測計算通常比在 CPU 上快。其他情況下，在 CPU 上進行預測計算通常更快。'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ... % 初始學習率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 學習率調整'LearnRateDropPeriod',120, ...                   % 訓練80次后開始調整學習率'LearnRateDropFactor',0.2, ...                  % 指定初始學習率 0.005，在 100 輪訓練后通過乘以因子 0.2 來降低學習率。'L2Regularization', L2Regularization, ...       % 正則化參數'Verbose', 0, ...                                 % 關閉優化過程'Plots', 'none');                                 % 不畫出曲線 

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129679476?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129659229?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129653829?spm=1001.2014.3001.5501