分类预测 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测
分类效果
基本介绍
1.Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测。多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。
2.数据输入15个特征，输出4个类别，main.m是主程序，其余为函数文件，无需运行；
3.可视化展示分类准确率；
4.运行环境matlab2023b及以上。
模型描述
多头注意力机制（Multi-Head Attention）是一种用于处理序列数据的注意力机制的扩展形式。它通过使用多个独立的注意力头来捕捉不同方面的关注点，从而更好地捕捉序列数据中的相关性和重要性。在多变量时间序列预测中，多头注意力机制可以帮助模型对各个变量之间的关系进行建模，并从中提取有用的特征。贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型可以更好地处理多变量时间序列数据的复杂性。它可以自动搜索最优超参数配置，并通过卷积神经网络提取局部特征，利用LSTM网络建模序列中的长期依赖关系，并借助多头注意力机制捕捉变量之间的关联性，从而提高时间序列预测的准确性和性能。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式资源处下载Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测。
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%% 数据集分析
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
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%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = categorical(T_train)';
t_test = categorical(T_test )';
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train = double(reshape(P_train, num_dim, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));
%% 数据格式转换
for i = 1 : M
p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
end
for i = 1 : N
p_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i);
end
%% 建立模型
lgraph = layerGraph(); % 建立空白网络结构
tempLayers = [
sequenceInputLayer([num_dim, 1, 1], "Name", "sequence") % 建立输入层，输入数据结构为[num_dim, 1, 1]
sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")]; % 建立序列折叠层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
tempLayers = [
convolution2dLayer([3, 1], 16, "Name", "conv_1", "Padding", "same") % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]，16个特征图
reluLayer("Name", "relu_1") % Relu 激活层
convolution2dLayer([3, 1], 32, "Name", "conv_2", "Padding", "same") % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]，32个特征图
reluLayer("Name", "relu_2")]; % Relu 激活层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
参考资料
[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501
