陕西建站公司,广州市建设网站,金华浦江网站建设,无法连接wordpress分类预测 | Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】 目录 分类预测 | Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】分类效果基本描述模型描述程…分类预测 | Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】 目录 分类预测 | Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】分类效果基本描述模型描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】完整源码和数据) 2.自带数据多输入单输出多分类。图很多包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等。 3.直接替换数据即可使用保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。 4.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 模型描述 递归图(recurrence plot, RP)是分析时间序列周期性、混沌性以及非平稳性的一个重要方法可以揭示时间序列的内部结构给出有关相似性、信息量和预测性的先验知识。递归图特别适合短时间序列数据可以检验时间序列的平稳性、内在相似性。 RP-CNN-LSTM-Attention是一种递归图优化的卷积长短期记忆神经网络CNN-LSTM同时结合了注意力机制用于数据分类预测。这种模型在处理序列数据时能够更好地捕捉时序信息和重要特征并提高分类性能。 程序设计
完整程序和数据私信博主回复Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】。
%% 参数设置%% 建立模型
lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers [sequenceUnfoldingLayer(Name, sequnfold) % 建立序列反折叠层flattenLayer(Name, flatten) % 网络铺平层lstmLayer(best_hd, Name, lstm, OutputMode,last) fullyConnectedLayer(num_class, Name, fc) % 全连接层softmaxLayer(Name, softmax) % softmax激活层classificationLayer(Name, classification)]; % 分类层
lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
lgraph connectLayers(lgraph, seqfold/out, conv_1); % 折叠层输出 连接 卷积层输入
lgraph connectLayers(lgraph, seqfold/miniBatchSize, sequnfold/miniBatchSize); % 折叠层输出连接反折叠层输入
lgraph connectLayers(lgraph, relu_2, sequnfold/in); % 激活层输出 连接 反折叠层输入%% 参数设置
options trainingOptions(adam, ... % Adam 梯度下降算法MaxEpochs, 500,... % 最大训练次数 InitialLearnRate, best_lr,... % 初始学习率为0.001L2Regularization, best_l2,... % L2正则化参数LearnRateSchedule, piecewise,... % 学习率下降LearnRateDropFactor, 0.1,... % 学习率下降因子 0.1LearnRateDropPeriod, 400,... % 经过训练后 学习率为 0.001*0.1Shuffle, every-epoch,... % 每次训练打乱数据集ValidationPatience, Inf,... % 关闭验证Plots, training-progress,... % 画出曲线Verbose, false);%% 训练
net trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
