基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真

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1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

 

BO优化前

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BO优化过程

 

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BO优化后

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2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.部分核心程序

(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

`MBsize       = 32;

Lr           = 0.1;

% CNN LSTM构建卷积神经网络

layers = func_model(Nclass, Dim);

 

% 设置训练选项

 

% 训练网络

net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train, layers, options);

 

% 对训练集和测试集进行预测

y_pre1 = predict(net, Pbk_train);

y_pre2 = predict(net, Pbk_test);

 

% 将预测结果转换为类别索引

for i = 1:length(y_pre1)

    [~, II] = max(y_pre1(i, :));

    ylab1(1, i) = II;

end

for i = 1:length(y_pre2)

    [~, II] = max(y_pre2(i, :));

    ylab2(1, i) = II;

end

 

% 计算预测准确率

Acc1 = sum((ylab1 == T_train)) / Num1;

Acc2 = sum((ylab2 == T_test)) / Num2;

 

% 绘制训练集预测结果

figure

plot(1:Num1, T_train, 'r-s')   % 真实值

hold on

plot(1:Num1, ylab1, 'b-o')     % 预测值

legend('真实值', '预测值')

title(['训练集预测准确率=', num2str(Acc1)])

 

% 绘制测试集预测结果

figure

plot(1:Num2, T_test, 'r-s')   % 真实值

hold on

plot(1:Num2, ylab2, 'b-o')    % 预测值

legend('真实值', '预测值')

title(['测试集预测准确率=', num2str(Acc2)])

 

% 绘制混淆矩阵

figure

subplot(121);

confusionchart(T_train, ylab1);

title('训练集混淆矩阵');

 

subplot(122);

confusionchart(T_test, ylab2);

title('测试集混淆矩阵');

 

% 保存结果

save R2.mat Num1 T_train ylab1 T_test ylab2

172`  

 

4.算法理论概述

       贝叶斯优化是一种全局优化方法,特别适用于黑盒函数优化问题,即目标函数的形式未知或者很难计算梯度的情况。贝叶斯优化通过构建一个代理模型(如高斯过程)来近似目标函数,并利用该代理模型来指导搜索过程。

 

4.1 卷积神经网络(CNN)

       CNN以其在图像识别领域的卓越表现而闻名,但其在时间序列分析中也显示出了强大的潜力。CNN通过局部连接和权值共享减少参数数量,利用卷积层捕获输入数据的空间特征。

 

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4.2 长短期记忆网络(LSTM)

        LSTM是RNN的一种变体,特别擅长处理长序列依赖问题。它通过门控机制控制信息的遗忘、更新和输出,有效缓解了梯度消失/爆炸问题。

 

image.png

 

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。