分类预测|基于贝叶斯优化长短期记忆网络的数据分类预测Matlab程序 多特征输入多类别输出 BO-LSTM 附赠预测新数据

分类预测|基于贝叶斯优化长短期记忆网络的数据分类预测Matlab程序 多特征输入多类别输出 BO-LSTM 附赠预测新数据

分类预测|基于贝叶斯优化长短期记忆网络的数据分类预测Matlab程序 多特征输入多类别输出 BO-LSTM 附赠预测新数据

一、基本原理

BO-LSTM分类预测原理和流程

1. 贝叶斯优化算法（BO）

原理：

• 贝叶斯优化：一种用于优化黑箱函数的全局优化方法，特别适合优化计算开销大的函数。
• 过程：
  • 代理模型：使用高斯过程（Gaussian Process, GP）等模型对目标函数进行建模。
  • 采集函数：基于代理模型选择下一个实验点（即参数组合），平衡探索和利用。
  • 迭代更新：根据实际评估结果更新代理模型，不断改进优化过程。

应用：

• 在BO-LSTM中，BO用于优化LSTM模型的超参数，如学习率、层数、隐藏单元数等。

2. 长短期记忆神经网络（LSTM）

原理：

• LSTM：一种特殊的递归神经网络（RNN），用于处理和预测时间序列数据。
• 结构：
  • 记忆单元：包含输入门、遗忘门和输出门，用于控制信息的流入、保留和流出。
  • 门控机制：通过门控机制处理长短期记忆，避免长期依赖问题。

应用：

• LSTM用于捕捉时间序列中的长期依赖关系，适用于预测任务中的时序数据。

3. BO-LSTM模型流程

1. 数据预处理：

   • 标准化：对输入数据进行标准化，以确保数据在相同的尺度上。
   • 时间序列分割：将时间序列数据分割为训练集、验证集和测试集。

2. 超参数优化（BO）：

   • 定义优化目标：例如LSTM的预测准确率或损失函数。
   • 初始化：设置BO算法的初始参数，包括代理模型的类型和采集函数。
   • 代理模型构建：使用高斯过程或其他模型对LSTM的性能进行建模。
   • 采集函数优化：根据代理模型选择最有可能提高性能的超参数组合进行评估。
   • 迭代更新：评估当前超参数组合的性能，更新代理模型，逐步寻找最优超参数。

3. LSTM模型训练：

   • 构建LSTM网络：根据BO优化得到的超参数配置（如层数、隐藏单元数）构建LSTM网络。
   • 训练模型：使用训练集数据对LSTM进行训练，调整网络的权重和偏置。

4. 模型预测和评估：

   • 预测：用训练好的LSTM网络对测试集进行预测。
   • 评估：使用准确率、F1分数、均方误差等指标评估模型性能。

5. 结果分析和调整：

   • 分析结果：评估模型在各个指标上的表现，进行详细分析。
   • 调整优化：根据评估结果对模型进行调整，必要时重新进行贝叶斯优化。

总结

BO-LSTM模型结合了贝叶斯优化（BO）和长短期记忆网络（LSTM），利用BO优化LSTM的超参数，以提升分类预测的效果。BO通过代理模型和采集函数来寻找最佳超参数，而LSTM处理时间序列数据并进行预测。整个流程包括数据预处理、超参数优化、LSTM模型训练、预测和评估，旨在实现高性能的分类预测。

二、实验结果

BO-LSTM实验结果：

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
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 = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出