CNN-LSTM分类预测matlab代码 数据为Excel分类数据集。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构: 代码将整个流程模块化,使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块,使得代码逻辑清晰,结构化程度高。 参数化设计: 代码中许多常用的参数被设定为变量,方便用户根据实际...
LSTM 作为一种特殊的RNN,其提出很好地解决了 RNN 中梯度消失的问题[36]。而 GRU 则是在 LSTM 的基础上提出,其结 构更简单,参数更少,训练时间短,训练速度也比更快[37]。GRU 结构图如图 2 所示。 贝叶斯优化也称为基于序列模型的优化方法 (sequential model-based optimization method, SMBO), 属于无导数技术...
4.3 BO-CNN-LSTM 基于贝叶斯优化的 CNN-LSTM 网络在数据分类识别任务中具有显著的优势。通过 CNN 提取局部特征,LSTM 捕捉长期依赖关系,结合贝叶斯优化进行超参数优化,可以提高模型的性能和泛化能力。在本课题中,通过贝叶斯优化算法, 优化CNN-LSTM网络模型的batchsize以及学习率参数,使得网络模型可以达到更优的数据分类效果。
lstm_cell, X_in, time_major=False, dtype=tf.float32) W_lstm = weight_variable([128, 10]) b_lstm = bias_variable([10]) outputs = tf.unstack(tf.transpose(outputs, [1, 0, 2])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(outputs[-1], W_lstm) + b_lstm) train_vars = tf.trainable_variable...
定义二维CNN- LSTM网络,用于预测序列的类别标签,网络结构如下代码所示: 对于序列输入,指定一个序列输入层,其输入大小与输入数据匹配,并设置MinLength选项为训练数据中最短序列的长度。使用二维CNN架构来学习一维图像序列中的空间关系,包括四个重复的卷积、批量归一化、ReLU和最大池化层块,并逐渐增加第三和第四卷积层的...
完整代码:MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc %% 导入数据 data = readmatrix('day.csv'); data = data(:,3:16); res=data(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原...
matlab2022a 3.部分核心程序 figure plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); [V,I] = min(JJ); X = phen1(I,:); LR = X(1); numHiddenUnits1 = floor(X(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 ...
1 卷积神经网络(CNN)定义 卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。