创新的邯郸网站建设,上海闵行官网,攀枝花市住房和城乡建设局网站,房地产网站制作公司【独家原创】基于APO-Transformer-LSTM多特征分类预测#xff08;多输入单输出#xff09;Matlab代码 目录 【独家原创】基于APO-Transformer-LSTM多特征分类预测#xff08;多输入单输出#xff09;Matlab代码分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述
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[24年最新算法] [ 独家原创]基于APO-Transformer-L STM多特征分类预测(多 输入单输出) Matlab代码北极海鹦优化算法(APO);发表在SCI二区期刊《Advances in Engineering Software》;发表时间为2024年9月(见刊)。 [独家原创] APO-Transformer-L STM分类Matlab代码基于北极海鹦优化算法优化Transformer结合长短期记忆神经网络Matlab代码 可直接运行适合小白新手。 1.程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行! ! !数据格式为excel! 2.Transformer作为一-种创新的神经网络结构深受欢迎。采用Transformer编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。 3.APO作为24年新算法北极海鹦优化算法(Arctic Puffin Optimization, APO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法)模拟了北极海鹦的空中飞行和水下觅食行为。这个算法夹杂了许多策略发表的期刊等级也比较高,值得一-试! 该成果由Wen-chuan Wang等人于2024年9月发表在SCI二区期刊《Advances in Engineering Software》.上目前没人用 需要论文的抓紧了!这就是机会! 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以 上。[ 如果没有可私信我,我赠送] 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,混淆矩阵图等. 注程序和数据放在一个文件夹。
程序设计
完整程序和数据私信博主回复基于APO-Transformer-LSTM多特征分类预测多输入单输出Matlab代码。 %% 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%% 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
flag_conusion 1; % 标志位为1打开混淆矩阵要求2018版本及以上
outdim 1; % 最后一列为输出
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 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_classmid_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%% 得到训练集和测试样本个数
M size(P_train, 1);
N size(P_test , 1);%% 数据预处理
% 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间
[mtrain,ntrain] size(P_train);
[mtest,ntest] size(P_test);
dataset [P_train;P_test];
% mapminmax为MATLAB自带的归一化函数
[dataset_scale,ps] mapminmax(dataset,0,1);
dataset_scale dataset_scale;
P_train dataset_scale(1:mtrain,:);
P_test dataset_scale( (mtrain1):(mtrainmtest),: );
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
