基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真

简介: 本项目展示了使用MATLAB2022a实现的贝叶斯优化、CNN和GRU算法优化效果。优化前后对比显著,完整代码附带中文注释及操作视频。贝叶斯优化适用于黑盒函数,CNN用于时间序列特征提取,GRU改进了RNN的长序列处理能力。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

优化前:

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4.jpeg

优化后:
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2.算法运行软件版本
MATLAB2022a

3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

```% 训练网络
net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train, layers, options);

% 对训练集和测试集进行预测
y_pre1 = predict(net, Pbk_train);
y_pre2 = predict(net, Pbk_test);

% 将预测结果转换为类别索引
for i = 1:length(y_pre1)
[~, II] = max(y_pre1(i, :));
ylab1(1, i) = II;
end
for i = 1:length(y_pre2)
[~, II] = max(y_pre2(i, :));
ylab2(1, i) = II;
end

% 计算预测准确率
Acc1 = sum((ylab1 == T_train)) / Num1;
Acc2 = sum((ylab2 == T_test)) / Num2;

% 绘制训练集预测结果
figure
plot(1:Num1, T_train, 'r-s') % 真实值
hold on
plot(1:Num1, ylab1, 'b-o') % 预测值
legend('真实值', '预测值')
title(['训练集预测准确率=', num2str(Acc1)])

% 绘制测试集预测结果
figure
plot(1:Num2, T_test, 'r-s') % 真实值
hold on
plot(1:Num2, ylab2, 'b-o') % 预测值
legend('真实值', '预测值')
title(['测试集预测准确率=', num2str(Acc2)])

% 绘制混淆矩阵
figure
subplot(121);
confusionchart(T_train, ylab1);
title('训练集混淆矩阵');

subplot(122);
confusionchart(T_test, ylab2);
title('测试集混淆矩阵');

% 保存结果
save R1.mat Num1 T_train ylab1 T_test ylab2
175

```

4.算法理论概述
贝叶斯优化是一种全局优化方法,特别适用于黑盒函数优化问题,即目标函数的形式未知或者很难计算梯度的情况。贝叶斯优化通过构建一个代理模型(如高斯过程)来近似目标函数,并利用该代理模型来指导搜索过程。

4.1卷积神经网络(CNN)
在时间序列数据中,CNN用于提取局部特征和模式。对于一个长度为T的时间序列数据X = [x_1, x_2, ..., x_T],通过卷积层可以生成一组特征映射:
image.png

   CNN通过多个卷积层和池化层的堆叠来提取输入数据的特征。每个卷积层都包含多个卷积核,用于捕捉不同的特征。池化层则用于降低数据的维度,减少计算量并增强模型的鲁棒性。

4.2 GRU网络
GRU(Gated Recurrent Unit)是一种先进的循环神经网络(RNN)变体,专门设计用于处理序列数据,如文本、语音、时间序列等。GRU旨在解决传统RNN在处理长序列时可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题,并简化LSTM(Long Short-Term Memory)网络的结构,同时保持其捕获长期依赖关系的能力。

  GRU包含一个核心循环单元,该单元在每个时间步t处理输入数据xt并更新隐藏状态ht。其核心创新在于引入了两个门控机制:更新门(Update Gate)和重置门(Reset Gate)。

12.png
13.png

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