分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络数据分类预测

分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络数据分类预测

分类效果

基本描述

1.Matlab实现WOA-CNN-LSTM多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上；
2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数；
3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用；
程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图；
4.data为数据集，输入12个特征，分四类；main为主程序，其余为函数文件，无需运行，可在下载区获取数据和程序内容。

模型描述

CNN提供了视觉数据的分层表示，CNN每一层的权重实际上学到了图像的某些成分，越高层，成分越具体。CNN将原始信号经过逐层的处理，依次识别出部分到整体。比如说人脸识别，CNN先是识别出点、边、颜色、拐角，再是眼角、嘴唇、鼻子，再是整张脸。CNN同一卷积层内权值共享，都为卷积核的权重。LSTM 模型是时间循环神经网络中的一种，LSTM 是在传统的循环神经网络（recurrentneural network, RNN）基础上引入输入门、遗忘门、输入门，解决了RNN 网络存在的长期依赖问题。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式1：私信博主，同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载)：MATLAB实现WOA-CNN-LSTM鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络数据分类预测
• 完整程序和数据下载方式3(订阅《组合优化》专栏，同时获取《组合优化》专栏收录的所有程序，数据订阅后私信我获取)：MATLAB实现WOA-CNN-LSTM鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络数据分类预测

% The Whale Optimization Algorithm
function [Best_Cost,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)% initialize position vector and score for the leader
Best_pos=zeros(1,dim);
Best_Cost=inf; %change this to -inf for maximization problems%Initialize the positions of search agents
Positions=initialization(pop,dim,ub,lb);curve=zeros(1,Max_iter);t=0;% Loop counter% Main loop
while t<Max_iterfor i=1:size(Positions,1)% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search spaceFlag4ub=Positions(i,:)>ub;Flag4lb=Positions(i,:)<lb;Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;% Calculate objective function for each search agentfitness=fobj(Positions(i,:));% Update the leaderif fitness<Best_Cost % Change this to > for maximization problemBest_Cost=fitness; % Update alphaBest_pos=Positions(i,:);endenda=2-t*((2)/Max_iter); % a decreases linearly fron 2 to 0 in Eq. (2.3)% a2 linearly dicreases from -1 to -2 to calculate t in Eq. (3.12)a2=-1+t*((-1)/Max_iter);% Update the Position of search agents for i=1:size(Positions,1)r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]A=2*a*r1-a;  % Eq. (2.3) in the paperC=2*r2;      % Eq. (2.4) in the paperb=1;               %  parameters in Eq. (2.5)l=(a2-1)*rand+1;   %  parameters in Eq. (2.5)p = rand();        % p in Eq. (2.6)for j=1:size(Positions,2)if p<0.5   if abs(A)>=1rand_leader_index = floor(pop*rand()+1);X_rand = Positions(rand_leader_index, :);D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.7)Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;      % Eq. (2.8)elseif abs(A)<1D_Leader=abs(C*Best_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)Positions(i,j)=Best_pos(j)-A*D_Leader;      % Eq. (2.2)endelseif p>=0.5distance2Leader=abs(Best_pos(j)-Positions(i,j));% Eq. (2.5)Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Best_pos(j);endendendt=t+1;curve(t)=Best_Cost;[t Best_Cost]
end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229