分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-BiLSTM开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测_开普勒优化算法koa

分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-BiLSTM开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测

分类效果

基本描述

1.MATLAB实现KOA-CNN-BiLSTM开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上；
2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)分类预测。
2023年新算法，KOA-CNN-BiLSTM开普勒优化卷积双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，MATLAB程序，多变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元个数等，方便增加维度优化自它参数。
3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代图，混淆矩阵图。
4.data为数据集，输入12个特征，分四类；main为主程序，其余为函数文件，无需运行。
5.输出指标包括优化参数、精确度、召回率、精确率、F1分数。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式，私信博主回复MATLAB实现KOA-CNN-BiLSTM开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测。

[Order] = sort(PL_Fit);  %% 对当前种群中的解的适应度值进行排序
 %% 函数评估t时的最差适应度值
 worstFitness = Order(SearchAgents_no);                  %% Eq.(11)
 M = M0 * (exp(-lambda * (t / Tmax)));                   %% Eq.(12)

 %% 计算表示太阳与第i个解之间的欧几里得距离R
 for i = 1:SearchAgents_no
    R(i) = 0;
    for j = 1:dim
       R(i) = R(i) + (Sun_Pos(j) - Positions(i, j))^2;   %% Eq.(7)
    end
    R(i) = sqrt(R(i));
 end
 %% 太阳和对象i在时间t的质量计算如下：
 for i = 1:SearchAgents_no
    sum = 0;
    for k = 1:SearchAgents_no
        sum = sum + (PL_Fit(k) - worstFitness);
    end
    MS(i) = rand * (Sun_Score - worstFitness) / (sum);   %% Eq.(8)
    m(i) = (PL_Fit(i) - worstFitness) / (sum);           %% Eq.(9)
 end
 
 %% 第2步：定义引力（F）
 % 计算太阳和第i个行星的引力，根据普遍的引力定律：
 for i = 1:SearchAgents_no
    Rnorm(i) = (R(i) - min(R)) / (max(R) - min(R));      %% 归一化的R（Eq.(24)）
    MSnorm(i) = (MS(i) - min(MS)) / (max(MS) - min(MS)); %% 归一化的MS
    Mnorm(i) = (m(i) - min(m)) / (max(m) - min(m));      %% 归一化的m
    Fg(i) = orbital(i) * M * ((MSnorm(i) * Mnorm(i)) / (Rnorm(i) * Rnorm(i) + eps)) + (rand); %% Eq.(6)
 end
% a1表示第i个解在时间t的椭圆轨道的半长轴，
for i = 1:SearchAgents_no
    a1(i) = rand * (T(i)^2 * (M * (MS(i) + m(i)) / (4 * pi * pi)))^(1/3); %% Eq.(23)
end

for i = 1:SearchAgents_no
% a2是逐渐从-1到-2的循环控制参数
a2 = -1 - 1 * (rem(t, Tmax / Tc) / (Tmax / Tc)); %% Eq.(29)

% ξ是从1到-2的线性减少因子
n = (a2 - 1) * rand + 1;    %% Eq.(28)
a = randi(SearchAgents_no); %% 随机选择的解的索引
b = randi(SearchAgents_no); %% 随机选择的解的索引
rd = rand(1, dim);          %% 按照正态分布生成的向量
r = rand;                   %% r1是[0,1]范围内的随机数

%% 随机分配的二进制向量
U1 = rd < r;                %% Eq.(21)
O_P = Positions(i, :);      %% 存储第i个解的当前位置

%% 第6步：更新与太阳的距离（第3、4、5在后面）
if rand < rand
    % h是一个自适应因子，用于控制时间t时太阳与当前行星之间的距离
    h = (1 / (exp(n * randn))); %% Eq.(27)
    % 基于三个解的平均向量：当前解、迄今为止的最优解和随机选择的解
    Xm = (Positions(b, :) + Sun_Pos + Positions(i, :)) / 3.0;
    Positions(i, :) = Positions(i, :) .* U1 + (Xm + h .* (Xm - Positions(a, :))) .* (1 - U1); %% Eq.(26)
else

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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229