分类预测 | Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】
分类效果
基本描述
1.Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】（完整源码和数据)
2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多，包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等。
3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
模型描述
递归图(recurrence plot, RP)是分析时间序列周期性、混沌性以及非平稳性的一个重要方法，可以揭示时间序列的内部结构，给出有关相似性、信息量和预测性的先验知识。递归图特别适合短时间序列数据，可以检验时间序列的平稳性、内在相似性。
RP–LSTM-Attention是一种递归图优化的长短期记忆神经网络（LSTM），同时结合了注意力机制，用于数据分类预测。这种模型在处理序列数据时能够更好地捕捉时序信息和重要特征，并提高分类性能。
程序设计
- 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】。
%% 参数设置
%% 建立模型
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
tempLayers = [
sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold") % 建立序列反折叠层
flattenLayer("Name", "flatten") % 网络铺平层
lstmLayer(best_hd, "Name", "lstm", "OutputMode","last")
fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc") % 全连接层
softmaxLayer("Name", "softmax") % softmax激活层
classificationLayer("Name", "classification")]; % 分类层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1"); % 折叠层输出 连接 卷积层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize");
% 折叠层输出连接反折叠层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "relu_2", "sequnfold/in"); % 激活层输出 连接 反折叠层输入
%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法
'MaxEpochs', 500,... % 最大训练次数
'InitialLearnRate', best_lr,... % 初始学习率为0.001
'L2Regularization', best_l2,... % L2正则化参数
'LearnRateSchedule', 'piecewise',... % 学习率下降
'LearnRateDropFactor', 0.1,... % 学习率下降因子 0.1
'LearnRateDropPeriod', 400,... % 经过训练后 学习率为 0.001*0.1
'Shuffle', 'every-epoch',... % 每次训练打乱数据集
'ValidationPatience', Inf,... % 关闭验证
'Plots', 'training-progress',... % 画出曲线
'Verbose', false);
%% 训练
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);
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
