分类预测 | Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测
分类预测 | Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测
目录
- 分类预测 | Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测
- 分类效果
- 基本描述
- 程序设计
- 参考资料
分类效果





基本描述
1.Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测,运行环境Matlab2023b及以上;
2.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。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测。
function [gbest,g,Convergence_curve]=PSO(N,T,lb,ub,dim,fobj)
%% 定义粒子群算法参数
% N 种群 T 迭代次数
%% 随机初始化种群
D=dim; %粒子维数
c1=1.5; %学习因子1
c2=1.5; %学习因子2
w=0.8; %惯性权重Xmax=ub; %位置最大值
Xmin=lb; %位置最小值
Vmax=ub; %速度最大值
Vmin=lb; %速度最小值
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%初始化种群个体(限定位置和速度)%%%%%%%%%%%%%%%%x=rand(N,D).*(Xmax-Xmin)+Xmin;
v=rand(N,D).*(Vmax-Vmin)+Vmin;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
p=x;
pbest=ones(N,1);
for i=1:Npbest(i)=fobj(x(i,:));
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%
g=ones(1,D);
gbest=inf;
for i=1:Nif(pbest(i)<gbest)g=p(i,:);gbest=pbest(i);end
end
%%%%%%%%%%%按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数%%%%%%%%%%%%%
for i=1:Tifor j=1:N%%%%%%%%%%%%%%更新个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%if (fobj(x(j,:))) <pbest(j)p(j,:)=x(j,:);pbest(j)=fobj(x(j,:));
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
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