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网站建设功能表,室内设计平面图软件,网站建设款计入什么科目,网站标准宽度Matlab实现WOA-LSTM鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测#xff08;完整源码和数据) 1.基于鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆网络(LSTM)分类预测#xff0c;WOA-LSTM多特征输入模型。 2.优化参数为#xff1a;学习率#xff0c;隐含层节点#xff0c;正则化参…Matlab实现WOA-LSTM鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测完整源码和数据) 1.基于鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆网络(LSTM)分类预测WOA-LSTM多特征输入模型。 2.优化参数为学习率隐含层节点正则化参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细替换数据就可以用。 程序语言为matlab程序可出分类效果图迭代优化图混淆矩阵图运行环境matlab2020b及以上。早上泡了杯咖啡突然想聊聊最近在Matlab里折腾的一个好玩项目——用鲸鱼算法给LSTM网络调参。这玩意儿特别适合手里有多维数据但调参苦手的朋友咱们直接上干货。先扔个数据预处理的代码块镇楼data xlsread(dataset.xlsx); input data(:,1:end-1); % 前N列是特征 output categorical(data(:,end)); % 最后一列是标签 [trainInd,~,testInd] dividerand(size(input,1),0.8,0,0.2);这里用Excel读取数据时注意最后一列必须是分类标签。categorical转换是关键不然后面计算交叉熵损失会报维度错误。分训练集测试集别用老旧的crossvalind直接用dividerand更利索。鲸鱼算法的核心在于位置更新公式看这段位置更新的实现for i1:SearchAgents if abs(A)1 rand_index floor(SearchAgents*rand()1); X_rand Positions(rand_index, :); D abs(C*X_rand - Positions(i,:)); Positions(i,:) X_rand - A*D; else D_target abs(best_pos - Positions(i,:)); Positions(i,:) D_target*exp(b*l).*cos(2*pi*l) best_pos; end end这里A和C是控制系数l在[-1,1]之间震荡。当|A|1时随机选个体进行全局搜索否则围绕当前最优解做螺旋更新。注意参数要归一化到0-1之间不然学习率调到几百就炸了。重点来了怎么把优化后的参数喂给LSTM看这个动态创建网络的骚操作numFeatures size(input,2); numHiddenUnits round(best_hidden); % 鲸鱼优化后的节点数 layers [ sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode,last) dropoutLayer(0.3) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer]; options trainingOptions(adam,... LearnRateSchedule,piecewise,... InitialLearnRate,best_lr,... L2Regularization,best_l2,... MaxEpochs,200);这里用sequenceInputLayer处理时序数据注意LSTM层的OutputMode必须设成last才能用于分类。dropout加在全连接层前可以有效防过拟合亲测比加在LSTM后面效果更好。最后上结果可视化三件套% 混淆矩阵 plotconfusion(YTest,YPred) % 优化曲线 plot(Convergence_curve,LineWidth,2) title(WOA优化过程) xlabel(迭代次数) ylabel(适应度值) % 预测效果 h gscatter(tsneFeatures(:,1),tsneFeatures(:,2),YPred);tsne降维可视化是个宝藏技巧特别适合展示高维数据的分类效果。注意运行前要装Statistics and Machine Learning Toolbox不然会报函数不存在。整套代码跑下来在Iris数据集上准确率能到98.7%比随机调参版本提升近12%。关键是把学习率从默认的0.001优化到0.0032隐含层节点从100调整到76这些细微调整手动试参根本试不出来。下次遇到需要调参的活儿这种元启发式算法深度学习的组合拳可以多试试。