基本介紹

1.Matlab實現PSO-TCN-BiLSTM-MATT粒子群算法優化時間卷積神經網絡-雙向長短期記憶神經網絡融合多頭注意力機制多特征分類預測，PSO-TCN-BiLSTM-Multihead-Attention；

多頭自注意力層 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多頭注意力機制是一種用于模型關注輸入序列中不同位置相關性的機制。它通過計算每個位置與其他位置之間的注意力權重，進而對輸入序列進行加權求和。注意力能夠幫助模型在處理序列數據時，對不同位置的信息進行適當的加權，從而更好地捕捉序列中的關鍵信息。
2.數據輸入12個特征，輸出4個類別，main.m是主程序，其余為函數文件，無需運行；

3.優化參數為：學習率，隱含層節點，正則化參數；

4.可視化展示分類準確率；

5.運行環境matlab2023b及以上。

代碼功能

該代碼實現了一個基于粒子群優化（PSO）的混合深度學習分類模型，結合了時序卷積網絡（TCN）、雙向長短期記憶網絡（BiLSTM）和多頭注意力機制（MATT）。核心流程包括：

1. 數據預處理與劃分
2. PSO優化關鍵超參數
3. 構建TCN-BiLSTM-MATT混合網絡
4. 模型訓練與評估
5. 多維度性能可視化（混淆矩陣、ROC曲線等）

---

算法步驟與技術路線

1. 數據預處理

• 讀取Excel數據（最后一列為類別標簽）
• 隨機打亂數據集
• 按7:3比例分層劃分訓練/測試集（保持類別比例）
• 數據歸一化（mapminmax映射到[0,1]）

2. PSO超參數優化

% 優化參數：學習率、BiLSTM隱藏節點數、L2正則化系數
dim = 3; 
lb = [1e-3,10,1e-4];  % 下界
ub = [1e-2,30,1e-1];   % 上界
[Best_score,Best_pos] = PSO(SearchAgents_no, Max_iteration, lb, ub, dim, fitness);

• 使用自定義適應度函數fical評估模型性能

3. 混合網絡架構

關鍵技術點：

• TCN殘差塊：
  • 膨脹因果卷積（DilationFactor=2^(i-1)）
  • 層歸一化 + 空間Dropout
  • 跳躍連接（additionLayer）
• BiLSTM層：處理時序依賴（節點數由PSO優化）
• 多頭注意力：selfAttentionLayer聚焦關鍵特征
• L2正則化：PSO優化系數控制過擬合

4. 模型訓練

• 優化器：Adam（學習率分段下降）
• 正則化：PSO優化的L2系數
• 批處理：每epoch打亂數據

5. 評估與可視化

• 準確率計算
• 混淆矩陣（confusionchart）
• ROC曲線與AUC值
• 訓練過程動態曲線（準確率/損失值）
• 預測結果對比圖

---

關鍵參數設定

參數類型	參數值/范圍	作用
PSO粒子數	8	平衡計算效率與搜索能力
PSO迭代次數	10	控制優化時長
TCN卷積核數量	16	特征提取能力
殘差塊數量	2	網絡深度
Dropout比率	0.05	防止過擬合
最大訓練輪次	100	訓練終止條件

---

運行環境要求

1. MATLAB版本：≥2023b
2. 必要工具箱：
   • Deep Learning Toolbox
   • Statistics and Machine Learning Toolbox
   • (可選) Parallel Computing Toolbox（加速訓練）
3. 硬件：推薦GPU支持（加速CNN/LSTM運算）

---

優勢：TCN捕捉長期依賴 + BiLSTM雙向時序建模 + 注意力機制聚焦關鍵特征，適合處理復雜時序模式分類問題。

---

補充說明

1. 代碼依賴：需自定義以下函數
   • PSO()：粒子群優化算法實現
   • fical()：模型性能評估函數
   • polygonareametric()：多邊形面積評估指標
2. 可擴展性：通過調整殘差塊數量（numBlocks）和卷積核（numFilters）可適配不同復雜度數據

代碼獲取私信回復PSO-TCN-BiLSTM-MATT粒子群優化算法優化時間卷積神經網絡-雙向長短期記憶神經網絡融合多頭注意力機制多特征分類預測/故障診斷Matlab實現