分类预测 | MATLAB实现GWO-BiGRU-Attention多输入分类预测

分类预测 | MATLAB实现GWO-BiGRU-Attention多输入分类预测

目录

    • 分类预测 | MATLAB实现GWO-BiGRU-Attention多输入分类预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

1.GWO-BiGRU-Attention 数据分类预测程序
2.代码说明:基于灰狼优化算法(GWO)、双向门控循环单元网络(BiGRU)和注意力机制的数据分类预测程序。
程序平台:要求于Matlab 2023版及以上版本。
特点:
1、多行变量特征输入。
2、GWO优化了学习率、神经元个数等参数,方便增加维度和优化其他参数。
3、适用于轴承故障、变压器油气故障、电力系统输电线路故障区域、绝缘子、配网等领域的识别、诊断和分类。
可直接替换数据,使用EXCEL表格导入,无需大幅修改程序。代码内部有详细注释,便于理解程序运行。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换;
  • 完整程序和数据获取方式2:私信博主回复 MATLAB实现GWO-BiGRU-Attention多输入分类预测获取。
%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%%  个体极值和群体极值
[fitnesszbest, bestindex] = min(fitness);
zbest = pop(bestindex, :);     % 全局最佳
gbest = pop;                   % 个体最佳
fitnessgbest = fitness;        % 个体最佳适应度值
BestFit = fitnesszbest;        % 全局最佳适应度值

%%  迭代寻优
for i = 1 : maxgen
    for j = 1 : sizepop
        
        % 速度更新
        V(j, :) = V(j, :) + c1 * rand * (gbest(j, :) - pop(j, :)) + c2 * rand * (zbest - pop(j, :));
        V(j, (V(j, :) > Vmax)) = Vmax;
        V(j, (V(j, :) < Vmin)) = Vmin;
        
        % 种群更新
        pop(j, :) = pop(j, :) + 0.2 * V(j, :);
        pop(j, (pop(j, :) > popmax)) = popmax;
        pop(j, (pop(j, :) < popmin)) = popmin;
        
        % 自适应变异
        pos = unidrnd(numsum);
        if rand > 0.95
            pop(j, pos) = rands(1, 1);
        end
        
        % 适应度值
        fitness(j) = fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train);

    end
    
    for j = 1 : sizepop

        % 个体最优更新
        if fitness(j) < fitnessgbest(j)
            gbest(j, :) = pop(j, :);
            fitnessgbest(j) = fitness(j);
        end

        % 群体最优更新 
        if fitness(j) < fitnesszbest
            zbest = pop(j, :);
            fitnesszbest = fitness(j);
        end

    end

    BestFit = [BestFit, fitnesszbest];    
end
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130462492


参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129679476?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129659229?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129653829?spm=1001.2014.3001.5501

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/79366.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Redis——hash类型详解

概述 Redis本身就是键值对结构&#xff0c;而Redis中的value可以是哈希类型&#xff0c;为了区分这两个键值对&#xff0c;Redis中的键值对是key-value&#xff0c;而value中的哈希键值对则是field-value&#xff0c;其中value必须是字符串 下面介绍一些Redis的hash类型的常用…

归并排序 与 计数排序

目录 1.归并排序 1.1 递归实现归并排序&#xff1a; 1.2 非递归实现归并排序 1.3 归并排序的特性总结: 1.4 外部排序 2.计数排序 2.1 操作步骤: 2.2 计数排序的特性总结: 3. 7种常见比较排序比较 1.归并排序 基本思想: 归并排序(MERGE-SORT)是建立在归并操作上的一种…

集简云本周新增/更新:新增3大功能,集成19款应用,更新5款应用,新增近290个动作

本周更新概要 功能更新 ◉ 新增功能&#xff1a;语聚AI开放API功能 ◉ 新增功能&#xff1a;数据表表格公开分享功能 ◉ 新增功能&#xff1a;浏览器页面操作页面内容读取(增强版本&#xff09; 应用新增 新增应用&#xff1a;赛捷CRM 新增应用&#xff1a;快跑者 新增应…

Matplotlib数据可视化(六)

目录 1.绘制概率图 2.绘制雷达图 3.绘制流向图 4.绘制极坐标图 5.绘制词云图 1.绘制概率图 from scipy.stats import norm fig,ax plt.subplots() plt.rcParams[font.family] [SimHei] np.random.seed() mu 100 sigma 15 x musigma*np.random.randn(437) num_bins …

GRPC 学习记录

GRPC 安装 安装 grpcio、grpcio-tools、protobuf、 pip install grpcio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install grpcio-tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install protobuf -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple常用类型 p…

ai之美:探索写真照片软件的创造力

小青&#xff1a;嘿&#xff0c;小华&#xff0c;你知道最近ai艺术写真非常流行吗&#xff1f; 小华&#xff1a;真的吗&#xff1f;我还不知道呢。告诉我更多细节吧&#xff01; 小青&#xff1a;好的&#xff0c;ai艺术写真是指使用人工智能技术将照片转化为艺术作品的过程…

arcgis数据采集与拓扑检查

1、已准备好一张配准好的浙江省行政区划图&#xff0c;如下&#xff1a; 2、现在需要绘制湖州市县级行政区划。需要右击文件夹新建文件地理数据库&#xff0c;如下&#xff1a; 其余步骤均默认即可。 创建好县级要素数据集后&#xff0c;再新建要素类&#xff0c;命名为县。 为…

Unity制作一个简单的登入注册页面

1.创建Canvas组件 首先我们创建一个Canvas画布&#xff0c;我们再在Canvas画布底下创建一个空物体&#xff0c;取名为Resgister。把空物体的锚点设置为全屏撑开。 2.我们在Resgister空物体底下创建一个Image组件&#xff0c;改名为bg。我们也把它 的锚点设置为全屏撑开状态。接…

【python实现向日葵控制软件功能】手机远程控制电脑

大家好&#xff0c;我是csdn的博主&#xff1a;lqj_本人 这是我的个人博客主页&#xff1a; lqj_本人_python人工智能视觉&#xff08;opencv&#xff09;从入门到实战,前端,微信小程序-CSDN博客 最新的uniapp毕业设计专栏也放在下方了&#xff1a; https://blog.csdn.net/lbcy…

【CUDA】学习记录(4)-线程束的执行

线程模型 block&#xff1a;同一个block内共享内存&#xff0c;同一block中的thread可以彼此进行通信。 block&#xff1a;block-local synchronization。同一个块内的线程可以同步。 线程&#xff0c;可以根据blockIdx和threadIdx唯一的指定。 作者&#xff1a;不会code的程序…

MongoDB:数据库初步应用

一.连接MongoDB 1.MongoDBCompass连接数据库 连接路径:mongodb://用户名:密码localhost:27017/ 2.创建数据库(集合) MongoDB中数据库被称为集合. MongoDBCompass连接后,点击红色框加号创建集合,点击蓝色框加号创建文档(数据表) 文档中的数据结构(相当于表中的列)设计不用管…

Linux——KVM虚拟化

目录标题 虚拟化技术虚拟化技术发展案例KVM简介KVM架构及原理KVM原理KVM虚拟化架构/三种模式虚拟化前、虚拟化后对比KVM盖中盖套娃实验 虚拟化技术 通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机&#xff0c;在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机&#xff0c;同时每个逻辑…

PHP自己的框架实现config配置层级存取(完善篇二)

1、实现效果 config(include_once $coreConfig); //加载配置文件config() //获取所有配置 config(DB_HOST) 获取配置 2、按层级配置文件加载&#xff0c;存取配置项 config,function.php function config($varNULL,$valueNULL){static $configarray();if(is_array($var)){…

驱动day5

思维导图 练习 实现设备文件和设备的绑定&#xff0c;编写LED驱动 head.h #ifndef __HEAD_H__ #define __HEAD_H__typedef struct {unsigned int MODER;unsigned int OTYPER;unsigned int OSPEEDR;unsigned int PUPDR;unsigned int IDR;unsigned int ORD; }gpio_t;#define G…

“RFID与光伏板的完美融合:探索能源科技的新时代!“

随着科技的不断发展&#xff0c;人类创造出了许多令人惊叹的发明。其中&#xff0c;RFID&#xff08;Radio Frequency Identification&#xff09;技术的应用在各个领域日益广泛。最近的研究表明&#xff0c;将RFID技术应用于光伏板领域&#xff0c;不仅可以提高光伏板的效率&a…

kafka集成篇

kafka的Java客户端 生产者 1.引入依赖 <dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>2.6.3</version></dependency>2.生产者发送消息的基本实现 /*** 消息的发送⽅*/ …

常见的Web安全漏洞有哪些,Web安全漏洞常用测试方法介绍

Web安全漏洞是指在Web应用程序中存在的可能被攻击者利用的漏洞&#xff0c;正确认识和了解这些漏洞对于Web应用程序的开发和测试至关重要。 一、常见的Web安全漏洞类型&#xff1a; 1、跨站脚本攻击(Cross-Site Scripting&#xff0c;XSS)&#xff1a;攻击者通过向Web页面注入…

Redis的单线程与多线程

Redis的核心处理逻辑一直都是单线程 有一些分支模块是多线程(某些异步流程从4.0开始用的多线程&#xff0c;例如UNLINK、FLUSHALL ASYNC、FLUSHDB ASYNC等非阻塞的删除操作。网络I/O解包从6.0开始用的是多线程;) 为什么是单线程 多线程多好啊可以利用多核优势 官方给的解释 …

罗勇军 →《算法竞赛·快冲300题》每日一题:“质因子数量” ← 快速幂、素数筛

【题目来源】http://oj.ecustacm.cn/problem.php?id1780http://oj.ecustacm.cn/viewnews.php?id1023【题目描述】 给出n个数字&#xff0c;你可以任意选择一些数字相乘&#xff0c;相乘之后得到新数字x。 其中&#xff0c;x的分数等于x不同质因子的数量。 请你计算所有选择数…

【Rust】Rust学习 第十四章进一步认识 Cargo 和 Crates.io

本章会讨论 Cargo 其他一些更为高级的功能&#xff0c;我们将展示如何&#xff1a; 使用发布配置来自定义构建将库发布到 crates.io使用工作空间来组织更大的项目从 crates.io 安装二进制文件使用自定义的命令来扩展 Cargo Cargo 的功能不止本章所介绍的&#xff0c;关于其全…
最新文章