分類預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)融合多頭注意力機制多特征分類預(yù)測

分類效果

基本介紹

1.Matlab實現(xiàn)CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)融合多頭注意力機制多特征分類預(yù)測，CNN-LSTM-Mutilhead-Attention。多頭自注意力層 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多頭注意力機制是一種用于模型關(guān)注輸入序列中不同位置相關(guān)性的機制。它通過計算每個位置與其他位置之間的注意力權(quán)重，進而對輸入序列進行加權(quán)求和。注意力能夠幫助模型在處理序列數(shù)據(jù)時，對不同位置的信息進行適當?shù)募訖?quán)，從而更好地捕捉序列中的關(guān)鍵信息。
2.數(shù)據(jù)輸入15個特征，輸出4個類別，main.m是主程序，其余為函數(shù)文件，無需運行；
3.可視化展示分類準確率；
4.運行環(huán)境matlab2023b及以上。

模型描述

多頭注意力機制（Multi-Head Attention）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的注意力機制的擴展形式。它通過使用多個獨立的注意力頭來捕捉不同方面的關(guān)注點，從而更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的相關(guān)性和重要性。在多變量時間序列預(yù)測中，多頭注意力機制可以幫助模型對各個變量之間的關(guān)系進行建模，并從中提取有用的特征。貝葉斯優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)融合多頭注意力機制多變量時間序列預(yù)測模型可以更好地處理多變量時間序列數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。它可以自動搜索最優(yōu)超參數(shù)配置，并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取局部特征，利用LSTM網(wǎng)絡(luò)建模序列中的長期依賴關(guān)系，并借助多頭注意力機制捕捉變量之間的關(guān)聯(lián)性，從而提高時間序列預(yù)測的準確性和性能。

程序設(shè)計

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式資源處下載Matlab實現(xiàn)CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)融合多頭注意力機制多特征分類預(yù)測。

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%%  數(shù)據(jù)集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓(xùn)練集占數(shù)據(jù)集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓(xùn)練集樣本個數(shù)
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度
%---------------------------------------------------------------------
%%  數(shù)據(jù)歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train =  categorical(T_train)';
t_test  =  categorical(T_test )';%%  數(shù)據(jù)平鋪
%   將數(shù)據(jù)平鋪成1維數(shù)據(jù)只是一種處理方式
%   也可以平鋪成2維數(shù)據(jù)，以及3維數(shù)據(jù)，需要修改對應(yīng)模型結(jié)構(gòu)
%   但是應(yīng)該始終和輸入層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, num_dim, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));%%  數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換
for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
endfor i = 1 : Np_test{i, 1}  = P_test( :, :, 1, i);
end%% 建立模型
lgraph = layerGraph();                                                   % 建立空白網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
tempLayers = [sequenceInputLayer([num_dim, 1, 1], "Name", "sequence")              % 建立輸入層，輸入數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為[num_dim, 1, 1]sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")];                            % 建立序列折疊層
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                  % 將上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入空白結(jié)構(gòu)中
tempLayers = [convolution2dLayer([3, 1], 16, "Name", "conv_1", "Padding", "same")  % 建立卷積層,卷積核大小[3, 1]，16個特征圖reluLayer("Name", "relu_1")                                          % Relu 激活層convolution2dLayer([3, 1], 32, "Name", "conv_2", "Padding", "same")  % 建立卷積層,卷積核大小[3, 1]，32個特征圖reluLayer("Name", "relu_2")];                                        % Relu 激活層
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                  % 將上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入空白結(jié)構(gòu)中

參考資料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501