分类预测|基于鲸鱼优化-卷积-门控制单元网络-注意力数据分类预测Matlab程序 WOA-CNN-GRU-Attention
文章目录
- 一、基本原理
- 1. WOA（鲸鱼优化算法）
- 2. CNN（卷积神经网络）
- 3. GRU（门控循环单元）
- 4. Attention（自注意力机制）
- WOA-CNN-GRU-Attention模型流程
- 总结
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
一、基本原理
WOA-CNN-GRU-Attention模型结合了鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和自注意力机制（Attention）。下面是这些组件的详细原理和整个模型的工作流程：
1. WOA（鲸鱼优化算法）
原理：
- WOA是一种基于自然界中鲸鱼捕猎行为的优化算法。它模仿了座头鲸在捕猎过程中进行围捕和游动的行为来搜索最优解。
- WOA主要通过两种机制来更新位置：
- 围捕猎物（Encircling Prey）：鲸鱼通过围绕猎物的方式进行优化。
- 猎物攻击（Bubble-Net Attacking）：通过模拟鲸鱼攻击猎物的方式进行优化。
应用：
- WOA通常用来优化模型的超参数，如卷积核大小、层数、学习率等，以提高模型的性能。
2. CNN（卷积神经网络）
原理：
- CNN主要用于处理图像数据，但也可以用于时间序列数据。其通过卷积层提取局部特征，通过池化层减少特征维度。
- 卷积层：使用多个卷积核对输入数据进行卷积操作，提取局部特征。
- 池化层：对卷积特征进行下采样，减少特征的空间维度。
应用：
- 在WOA-CNN-GRU-Attention模型中，CNN用于提取输入数据的局部特征和模式。
3. GRU（门控循环单元）
原理：
- GRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，设计用于处理时间序列数据。它通过门控机制来控制信息的保留和遗忘。
- 更新门（Update Gate）：决定当前状态的多少信息需要保留。
- 重置门（Reset Gate）：决定多少过去的信息需要被遗忘。
- 当前状态（Current State）：基于更新门和重置门的决策来计算。
应用：
- 在WOA-CNN-GRU-Attention模型中，GRU用于捕捉序列数据中的时间依赖性和动态变化。
4. Attention（自注意力机制）
原理：
- 自注意力机制允许模型关注输入序列中每个位置的信息，并对重要信息赋予更大的权重。
- 计算过程：
- 查询、键、值（QKV）：将输入映射到查询（Q）、键（K）、值（V）三个向量。
- 注意力权重：计算查询和键之间的点积，得到注意力权重。
- 加权和：将注意力权重应用于值向量，得到加权后的特征表示。
应用：
- 在WOA-CNN-GRU-Attention模型中，自注意力机制进一步增强模型对输入序列重要信息的关注。
WOA-CNN-GRU-Attention模型流程
-
输入数据：
- 将原始数据输入到模型中。数据可以是时间序列、图像等。
-
鲸鱼优化（WOA）：
- 使用WOA优化模型的超参数，如卷积核的大小、GRU单元的数量等，以确保模型的最佳配置。
-
特征提取（CNN）：
- 通过CNN对输入数据进行卷积操作，提取局部特征和模式。卷积层可以捕捉数据中的局部信息，池化层减少特征维度。
-
序列建模（GRU）：
- 将CNN提取的特征输入到GRU层中，捕捉时间序列中的动态变化和长距离依赖。
-
自注意力机制（Attention）：
- 将GRU输出的特征传递给自注意力机制。自注意力机制对序列中的每个位置进行加权，增强对重要信息的关注。
-
特征融合：
- 将自注意力机制的输出与其他特征进行融合。特征融合可以通过拼接、加权求和等方式进行，以获得综合特征表示。
-
分类预测：
- 将融合后的特征输入到分类器（如全连接层、Softmax层等），进行最终的分类预测。
-
训练与优化：
- 使用损失函数（如交叉熵损失）和优化算法（如Adam优化器）对模型进行训练，以优化模型参数。
总结
WOA-CNN-GRU-Attention模型结合了鲸鱼优化算法、卷积神经网络、门控循环单元和自注意力机制，通过对这些技术的有效组合，能够在处理复杂的时间序列数据时，提取局部特征、捕捉时间依赖性、关注重要信息，并进行准确的分类预测。WOA优化模型配置，CNN提取特征，GRU建模时间序列，Attention增强重要信息的关注，从而提高模型的预测性能。
二、实验结果
可替换数据集即可
WOA-CNN-GRU-Attention分类结果
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
