GA-CNN-LSTM多输入分类|遗传算法-卷积-长短期神经网络|Matlab

目录

一、程序及算法内容介绍:

基本内容:

亮点与优势:

 二、实际运行效果:

三、算法介绍:

四、完整程序下载:


一、程序及算法内容介绍:

基本内容:

  • 本代码基于Matlab平台编译,将GA(遗传算法)与CNN-LSTM(卷积神经网络-长短期记忆神经网络)结合,进行多输入数据分类预测

  • 输入训练的数据包含12个特征1个响应值,即通过12个输入值预测1个输出值(多变量分类预测,个数可自行指定)

  • 归一化训练数据,提升网络泛化性

  • 通过GA算法优化CNN-LSTM网络的学习率、卷积核个数、神经元个数参数,记录下最优的网络参数

  • 迭代计算过程中,自动显示优化进度条,实时查看程序运行进展情况

  • 自动输出多种多样的的误差评价指标,自动输出大量实验效果图片

亮点与优势:

  • 注释详细,几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习

  • 直接运行Main函数即可看到所有结果,使用便捷

  • 编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码

  • 所有数据均采用Excel格式输入,替换数据方便,适合懒人选手

  • 出图详细、丰富、美观,可直观查看运行效果

  • 附带详细的说明文档(下图),其内容包括:算法原理+使用方法说明

 二、实际运行效果:

三、算法介绍:

遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是一种启发式搜索算法,模拟了生物进化过程中的自然选择和遗传机制,由美国的约翰·荷兰(John Holland)教授在上世纪60年代提出。遗传算法通过模拟生物进化过程中的“优胜劣汰”机制,以及基因的交叉、变异等遗传操作,来搜索问题的最优解或近似最优解。遗传算法的基本思想是通过对候选解(个体)的编码、选择、交叉和变异等操作,在种群中不断进化出更好的解。下面详细介绍遗传算法的基本流程:

  1. 初始化种群:首先,随机生成一定数量的个体作为初始种群,每个个体都代表问题的一个可能解,这个过程涉及到如何编码问题的解,以便算法进行操作。

  2. 评估适应度:对种群中的每个个体,利用适应度函数来评估其在问题空间中的性能,即其解决问题的优劣程度。适应度函数通常是问题的目标函数。

  3. 选择操作:根据个体的适应度,选择一部分个体作为下一代的父母,而不适应度较低的个体则有较小的机会被选择。选择操作的目的是保留适应度较高的个体,促使种群朝着更优秀的方向演化。

  4. 交叉操作:从选定的父代个体中,随机选取两个个体,进行交叉操作,生成子代。交叉操作模拟了生物进化中的杂交过程,将两个个体的染色体进行交叉,产生新的个体。

  5. 变异操作:对生成的子代个体进行变异操作,以增加种群的多样性。变异操作模拟了生物进化中的突变过程,通过对个体的染色体进行随机的改变,产生新的个体。

  6. 更新种群:将父代和子代个体合并,形成新的种群。这样经过选择、交叉和变异操作之后,种群中的个体质量有所提高,具有更好的适应度。

四、完整程序下载:

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