青岛seo建站,wordpress 3.9 wpmu,马鞍山网站制作公司,网站设计方案要怎么写BO-CNN-LSTM回归预测 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络多输入单输出回归预测 目录 BO-CNN-LSTM回归预测 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 …BO-CNN-LSTM回归预测 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络多输入单输出回归预测 目录 BO-CNN-LSTM回归预测 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络多输入单输出回归预测。基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测BO-CNN-LSTM/Bayes-CNN-LSTM多输入单输出模型。 1.优化参数为学习率隐含层节点正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2020b及以上。 模型搭建
CNN-LSTM模型结合了CNN和LSTM的优点CNN-LSTM网络模型如图1所示本文使用的CNN-LSTM模型的第一部分是由卷积层和最大值组成的CNN部分池化层对原始数据进行预处理并输入CNN卷积层利用卷积核自适应提取生命特征卷积层将遍历输入信息将卷积核权重与局部序列进行卷积运算体管信息得到初步的特征矩阵比原始序列数据矩阵更具表现力。本文使用的池化层是最大池化层池化操作对提取的特征进行数据降维避免模型过拟合保留主要特征。最大池化层将前一个卷积层得到的特征矩阵作为输入在这个矩阵上滑动一个池化窗口在每一次滑动中取池化窗口的最大值输出一个更具表现力的特征矩阵。池化后连接一个 LSTM 层提取相关向量由CNN构造成一个长期的时间序列作为LSTM的输入数据。卷积层将卷积层的数据展平Flatten模型中加入Flatten将(height,width,channel)的数据压缩成一个长高宽通道的一维数组然后我们可以添加直接密集层。对卷积池化数据压缩特征操作多个卷积特征提取框架提取的特征融合或从输出层融合全连接层聚合学习到的特征激活函数使用Relu。通常在模型训练过程中需要对超参数进行优化为模型选择一组最优的超参数以提高预测的性能和有效性。 凭经验设置超参数会使最终确定的模型超参数组合不一定是最优的这会影响模型网络的拟合程度及其对测试数据的泛化能力。 伪代码 通过调整优化算法调整模型参数学习重复率和贝叶斯优化超参数来调整模型参数。
程序设计
完整程序和数据下载方式(资源处直接下载)MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络多输入单输出回归预测
%% 优化算法参数设置
%参数取值上界(学习率隐藏层节点正则化系数)
%% 贝叶斯优化参数范围
optimVars [optimizableVariable(NumOfUnits, [10, 50], Type, integer)optimizableVariable(InitialLearnRate, [1e-3, 1], Transform, log)optimizableVariable(L2Regularization, [1e-10, 1e-2], Transform, log)];%% 贝叶斯优化网络参数
bayesopt(fitness, optimVars, ... % 优化函数和参数范围MaxTime, Inf, ... % 优化时间不限制 IsObjectiveDeterministic, false, ...MaxObjectiveEvaluations, 10, ... % 最大迭代次数Verbose, 1, ... % 显示优化过程UseParallel, false);%% 得到最优参数
NumOfUnits BayesObject.XAtMinEstimatedObjective.NumOfUnits; % 最佳隐藏层节点数
InitialLearnRate BayesObject.XAtMinEstimatedObjective.InitialLearnRate; % 最佳初始学习率
L2Regularization BayesObject.XAtMinEstimatedObjective.L2Regularization; % 最佳L2正则化系数
%% 创建混合CNN-LSTM网络架构
% 输入特征维度
numFeatures f_;
% 输出特征维度
numResponses 1;
FiltZise 10;
% 创建CNN-LSTM模型layers [...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],Name,input)sequenceFoldingLayer(Name,fold)% CNN特征提取convolution2dLayer([FiltZise 1],32,Padding,same,WeightsInitializer,he,Name,conv,DilationFactor,1);batchNormalizationLayer(Name,bn)eluLayer(Name,elu)averagePooling2dLayer(1,Stride,FiltZise,Name,pool1)% 展开层sequenceUnfoldingLayer(Name,unfold)% 平滑层flattenLayer(Name,flatten)% LSTM特征学习lstmLayer(50,Name,lstm1,RecurrentWeightsInitializer,He,InputWeightsInitializer,He)% LSTM输出lstmLayer(NumOfUnits,OutputMode,last,Name,bil4,RecurrentWeightsInitializer,He,InputWeightsInitializer,He)dropoutLayer(0.25,Name,drop3)% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,Name,fc)regressionLayer(Name,output) ];layers layerGraph(layers);layers connectLayers(layers,fold/miniBatchSize,unfold/miniBatchSize);%% CNNLSTM训练选项
% 批处理样本
% 最大迭代次数
%% 训练混合网络
net trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,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
