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分类预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多特征分类预测，运行环境Matlab2020b及以上；
2.可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。
3.输入15个特征，输出4类标签。
4.贝叶斯优化参数为隐藏层节点、初始学习率、正则化系数。

模型描述

贝叶斯优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，Bi-GRU）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变种，用于多输入分类预测问题。贝叶斯优化是一种优化算法，用于在参数空间中搜索最优的超参数配置。
Bi-GRU是基于门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的双向循环神经网络。GRU是一种RNN单元，具有门控机制，可以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。而双向循环神经网络能够同时考虑正向和反向的序列信息，从而更全面地理解和表示序列数据。
使用贝叶斯优化的过程中，我们首先定义一个超参数空间，包括Bi-GRU网络的结构和配置，如隐藏层的大小、学习率、批量大小等。然后，通过贝叶斯优化算法，在超参数空间中进行搜索，以找到最优的超参数配置。贝叶斯优化算法会自动选择下一个要评估的超参数配置，以最大化在有限的预算内获得的模型性能。训练过程中，使用带有标签的多输入数据来训练Bi-GRU模型。对于每个输入样本，Bi-GRU模型会在正向和反向两个方向上进行计算，得到正向和反向的隐藏状态表示。然后，将这两个隐藏状态拼接在一起，并将其输入到一个全连接层进行分类预测。最后，使用损失函数（如交叉熵）来度量预测结果与真实标签之间的差异，并使用反向传播算法更新模型的权重。在预测过程中，我们将新的输入样本提供给训练好的Bi-GRU模型，然后根据输出结果进行分类预测。
贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测方法可以有效地处理多输入序列数据的分类问题，并通过贝叶斯优化算法自动搜索最优的超参数配置，提高模型性能。然而，在实际应用中，需要注意选择合适的超参数空间和评估预算，以避免过度拟合或计算资源消耗过大的问题。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式1：同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据获取方式2：私信博主回复 BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测获取。

%%  划分训练集和测试集
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);%%  数据归一化
[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);%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
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 )';%%  数据格式转换
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();                                                 % 建立空白网络结构tempLayers = [sequenceInputLayer([f_, 1, 1], "Name", "sequence")                 % 建立输入层，输入数据结构为[f_, 1, 1]sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")];                          % 建立序列折叠层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                % 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers = convolution2dLayer([3, 1], 32, "Name", "conv_1");         % 卷积层 卷积核[3, 1] 步长[1, 1] 通道数 32
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);                                 % 将上述网络结构加入空白结构中
%% 赋值
L2Regularization =abs(optVars(1)); % 正则化参数
InitialLearnRate=abs(optVars(2)); % 初始学习率
NumOfUnits = abs(round(optVars(3))); % 隐藏层节点数%%  输入和输出特征个数
inputSize    = size(input_train, 1);   %数据输入x的特征维度
numResponses = size(output_train, 1);   %数据输出y的维度%%  设置网络结构
opt.layers = [ ...sequenceInputLayer(inputSize)     %输入层,参数是输入特征维数%%  设置网络参数
opt.options = trainingOptions('adam', ...             % 优化算法Adam'MaxEpochs', 100, ...                            % 最大训练次数，推荐180'GradientThreshold', 1, ...                      %梯度阈值,防止梯度爆炸'ExecutionEnvironment','cpu',...   %对于大型数据集合、长序列或大型网络，在 GPU 上进行预测计算通常比在 CPU 上快。其他情况下，在 CPU 上进行预测计算通常更快。'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ... % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整'LearnRateDropPeriod',120, ...                   % 训练80次后开始调整学习率'LearnRateDropFactor',0.2, ...                  % 指定初始学习率 0.005，在 100 轮训练后通过乘以因子 0.2 来降低学习率。'L2Regularization', L2Regularization, ...       % 正则化参数'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程'Plots', 'none');                                 % 不画出曲线 

参考资料

[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