分类预测 | Matlab特征分类预测全家桶(BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM/GRU/CNN)

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预测效果

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基本介绍

分类预测 | Matlab特征分类预测全家桶(BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM/GRU/CNN)
输入多个特征,可用于二分类及多分类模型,可视化展示分类准确率。
运行环境Matlab2020及以上。

程序设计

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  • 程序设计


%% lstm
%输入层设、学习层、全连接层
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)                
    
    fullyConnectedLayer(outputSize)             
    regressionLayer];
%% trainoption(lstm)
%优化算法、训练次数、梯度阈值、运行环境、学习率、学习计划
opts = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',800, ...
    'MiniBatchSize',48,...
    'GradientThreshold',1,...
    'ExecutionEnvironment','gpu',...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',100, ...              
    'LearnRateDropFactor',0.8, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress'... 
    );

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/120498871?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/120525662?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/120406657?spm=1001.2014.3001.5501
[4] https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YZyblpxy文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-704136.html

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