分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别

时间：2024-04-07 20:23:14

分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别

目录

    • 分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别
      • 分类效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

分类效果

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基本介绍

1.Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别，经全连接层、softmax层和分类层后将高维特征映射为最终预测结果。
2.数据输入多个特征，输出8个类别，主程序运行；
3.可视化展示分类准确率；
4.运行环境matlab2023b及以上。

Multihead Attention 多头注意力机制：注意力机制是一种用于在序列数据中学习对不同位置的关注程度的模型。多头注意力机制扩展了传统的注意力机制，允许模型在不同的注意力头上学习不同的关注权重。在多特征分类预测中，多头注意力机制可以用于对不同特征之间的关联进行建模，从而提高分类性能。堆叠3层的TCN残差模块以获取更大范围的输入序列感受野，同时避免出现梯度爆炸和梯度消失等问题每个残差块具有相同的内核大小k，其扩张因子D分别为1、2、4。

模型描述

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BiGRU获取到TCN处理后的数据序列，它将正反两个方向的GRU层连接起来，一个按从前往后（正向）处理输入序列，另一个反向处理。通过这种方式，BiGRU可以更加完整地探索特征的依赖关系，获取上下文关联多头注意力机制（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私信博主回复Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别。

%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...            % 使用Adam优化器
    'MiniBatchSize', 15, ...                     % 每个迭代的迷你批次大小
    'MaxEpochs', 5, ...                          % 最大训练迭代次数
    'InitialLearnRate', 0.001, ...               % 初始学习率
    'Shuffle', 'every-epoch', ...                % 每个迭代都对数据进行洗牌
    'Verbose', false, ...                        % 不显示训练过程中的详细输出
    'Plots', 'training-progress');               % 显示训练进度图

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

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