%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
tic
% restoredefaultpath
%% 读取数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集%
P_train = res(1: 250, 1: 12)';
T_train = res(1: 250, 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(251: end, 1: 12)';
T_test = res(251: end, 13)';
N = size(P_test, 2);
num_dim = size(P_train, 1); % 特征维度
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) % 类别数(Excel最后一列放类别)
%% 数据转置
% P_train = P_train'; P_test = P_test';
% T_train = T_train'; T_test = T_test';
%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
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 = categorical(T_train)';
t_test = categorical(T_test )';
%% 格式转换
for i = 1 : M
p_train{i, 1} = P_train(:, i);
end
for i = 1 : N
p_test{i, 1} = P_test(:, i);
end
%% 优化算法参数设置
pop = 6; % 数量
Max_iter = 5; % 最大迭代次数
dim = 3; % 优化参数个数
lb = [1e-3, 10, 1e-4]; % 参数取值下界(学习率,隐藏层节点,正则化系数)
ub = [1e-2, 30, 1e-1]; % 参数取值上界(学习率,隐藏层节点,正则化系数)
fitness = @(x)fical(x,p_train,t_train,T_train,num_dim,num_class);
[V,Best_pos,curve]=ZOA(pop,Max_iter,lb ,ub,dim,fitness);
%% 记录最佳参数
best_lr = Best_pos(1, 1);
best_hd = round(Best_pos(1, 2));
best_l2 = Best_pos(1, 3);
%% 建立模型
% ---------------------- 修改模型结构时需对应修改fical.m中的模型结构 --------------------------
layers = [
sequenceInputLayer(num_dim) % 输入层
bilstmLayer(best_hd, 'OutputMode', 'last') % BILSTM层
reluLayer % Relu激活层
fullyConnectedLayer(num_class) % 全连接层
softmaxLayer % 损失函数层
classificationLayer]; % 分类层
%% 参数设置
% ---------------------- 修改模型参数时需对应修改fical.m中的模型参数 --------------------------
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法
'MaxEpochs', 500, ... % 最大训练次数 500
'InitialLearnRate', best_lr, ... % 初始学习率 best_lr
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降
'LearnRateDropFactor', 0.5, ... % 学习率下降因子 0.1
'LearnRateDropPeriod', 400, ... % 经过 400 次训练后 学习率为 best_lr * 0.5
'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集
'ValidationPatience', Inf, ... % 关闭验证
'L2Regularization', best_l2, ... % 正则化参数
'Plots', 'training-progress', ... % 画出曲线
'Verbose', false);
%% 训练模型
net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);
%% 仿真验证
t_sim1 = predict(net, p_train);
t_sim2 = predict(net, p_test );
%% 反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1');
T_sim2 = vec2ind(t_sim2');
%% 性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train))/M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test))/N * 100 ;
toc
%% 数据排序
% [T_train, index_1] = sort(T_train);
% [T_test , index_2] = sort(T_test );
%
% T_sim1 = T_sim1(index_1);
% T_sim2 = T_sim2(index_2);
%% 优化曲线
figure
plot(curve, 'linewidth',1.5);
title('迭代曲线')
xlabel('The number of iterations')
ylabel('Fitness')
grid on;
%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r*', 1: M, T_sim1, 'bo', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '优化-LSTM预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
xlim([1, M])
grid
figure
plot(1: N, T_test, 'r*', 1: N, T_sim2, 'bo', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '优化-LSTM预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
xlim([1, N])
grid
%% 混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
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【LSTM分类】斑马算法优化长短期记忆神经网络ZOA-LSTM数据分类预测【含Matlab源码 3908期】.zip
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【LSTM分类】基于matlab斑马算法优化长短期记忆神经网络ZOA-LSTM数据分类预测【含Matlab源码 3908期】
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数据集.xlsx 73KB
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