分类预测 | Matlab基于TTAO-CNN-LSTM-Attention三角拓扑聚合优化算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制的数据分类预测

分类预测 | Matlab基于TTAO-CNN-LSTM-Attention三角拓扑聚合优化算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制的数据分类预测

分类效果

基本介绍

【24年最新算法】[原创]TTAO-CNN-LSTM-Attention分类 基于三角拓扑聚合优化算法(TTAO)优化卷积神经网络(CNN)-长短期记忆网络(LSTM)-注意力机制(Attention)的数据分类预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手，无需更改代码替换数据集即可运行！数据格式为excel！
三角拓扑聚合优化器(Triangulation Topology Aggregation Optimizer, TTAO)该成果人于2024年3月发表在SCI一区顶HExpert Systems With Applications上(如下图)
1、运行环境要求MATLAB版本为2022b及以上
2、代码中文注释清晰，质量极高
3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图，ROC曲线图。
4、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。 适合新手小白

程序设计

• 完整程序和数据下载方式私信博主回复Matlab基于TTAO-CNN-LSTM-Attention三角拓扑聚合优化算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制的数据分类预测

%%  绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '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)
grid

figure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '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)
grid

%%  混淆矩阵
if flag_conusion == 1

    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';
end
1
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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128440985?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128368295?spm=1001.2014.3001.5502