分类预测|基于CNN-LSTM-Attention卷积-长短时记忆-注意力数据分类Matlab程序 直接运行程序或替换数据集运行程序

分类预测|基于CNN-LSTM-Attention卷积-长短时记忆-注意力数据分类Matlab程序 直接运行程序或替换数据集运行程序

一、基本原理

CNN-LSTM-Attention结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制，用于处理序列数据的分类问题。下面详细解释每个组件及其结合的原理和流程：

1. 卷积神经网络（CNN）

CNN用于提取输入数据的局部特征。它在序列数据中可以识别局部模式或特征。

CNN的基本步骤：

1. 卷积层：
   应用卷积核对输入数据进行卷积操作，生成特征图（feature map）。

2. 激活函数：
   使用激活函数（如ReLU）对卷积结果进行非线性变换。

3. 池化层：
   应用池化操作（如最大池化）来减少特征图的维度，提取重要特征。

2. 长短期记忆网络（LSTM）

LSTM用于处理时间序列数据，能够捕捉序列中的长期依赖关系。

LSTM的基本步骤：

1. 输入门：
   控制当前输入信息的流入程度。

2. 遗忘门：
   控制先前记忆单元的遗忘程度。

3. 记忆单元：
   更新和维护记忆信息。

4. 输出门：
   决定当前时间步的输出。

3. 注意力机制（Attention）

注意力机制用于提升模型对重要特征的关注，增强对关键信息的权重。

注意力机制的基本步骤：

1. 计算注意力权重：
   计算每个时间步的注意力权重，用于衡量其重要性。

2. 加权求和：
   根据注意力权重对LSTM输出进行加权求和，得到加权后的表示。

4. CNN-LSTM-Attention结合的流程

1. 输入数据：
   输入数据可以是序列数据（如时间序列或文本数据）。

2. 特征提取（CNN部分）：

   • 将输入数据传入CNN网络进行特征提取。
   • 卷积层提取局部特征，池化层减少维度。

3. 序列建模（LSTM部分）：

   • 将CNN提取的特征序列传入LSTM网络。
   • LSTM捕捉时间序列中的长期依赖关系。

4. 注意力加权（Attention部分）：

   • 计算LSTM输出的注意力权重。
   • 加权求和得到最终的加权表示，用于表示序列的重要特征。

5. 分类预测：

   • 将加权表示传入全连接层进行分类。
   • 输出最终的分类结果。

总结

CNN-LSTM-Attention结合利用CNN提取局部特征，LSTM捕捉时间序列的长期依赖，注意力机制提升关键特征的权重，最终通过全连接层进行分类预测。这种组合方法能够有效处理复杂的序列数据分类任务。

二、实验结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  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 = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出