企业建网站需要什么,常州网络科技有限公司,移动端网站开发框架,专业的美容网站建设分类预测 | MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于BiLSTM-…分类预测 | MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合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BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络的AdaBoost多输入分类预测是一种集成学习方法。它结合了BiLSTM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。 BiLSTM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BiLSTM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BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测
%% 创建网络
layers [ ...sequenceInputLayer(12) % 输入层bilstmLayer(6, OutputMode, last) % BiLSTM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 * 0.1Shuffle, 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 ;参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
