基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

 

BO优化前

 

BO优化过程

 

BO优化后

 

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

MBsize       = 32;
Lr           = 0.1;
% CNN LSTM构建卷积神经网络
layers = func_model(Nclass, Dim);
 
% 设置训练选项
 
% 训练网络
net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train, layers, options);
 
% 对训练集和测试集进行预测
y_pre1 = predict(net, Pbk_train);
y_pre2 = predict(net, Pbk_test);
 
% 将预测结果转换为类别索引
for i = 1:length(y_pre1)
    [~, II] = max(y_pre1(i, :));
    ylab1(1, i) = II;
end
for i = 1:length(y_pre2)
    [~, II] = max(y_pre2(i, :));
    ylab2(1, i) = II;
end
 
% 计算预测准确率
Acc1 = sum((ylab1 == T_train)) / Num1;
Acc2 = sum((ylab2 == T_test)) / Num2;
 
% 绘制训练集预测结果
figure
plot(1:Num1, T_train, 'r-s')   % 真实值
hold on
plot(1:Num1, ylab1, 'b-o')     % 预测值
legend('真实值', '预测值')
title(['训练集预测准确率=', num2str(Acc1)])
 
% 绘制测试集预测结果
figure
plot(1:Num2, T_test, 'r-s')   % 真实值
hold on
plot(1:Num2, ylab2, 'b-o')    % 预测值
legend('真实值', '预测值')
title(['测试集预测准确率=', num2str(Acc2)])
 
% 绘制混淆矩阵
figure
subplot(121);
confusionchart(T_train, ylab1);
title('训练集混淆矩阵');
 
subplot(122);
confusionchart(T_test, ylab2);
title('测试集混淆矩阵');
 
% 保存结果
save R2.mat Num1 T_train ylab1 T_test ylab2
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4.算法理论概述

       贝叶斯优化是一种全局优化方法，特别适用于黑盒函数优化问题，即目标函数的形式未知或者很难计算梯度的情况。贝叶斯优化通过构建一个代理模型（如高斯过程）来近似目标函数，并利用该代理模型来指导搜索过程。

 

4.1 卷积神经网络（CNN）

       CNN以其在图像识别领域的卓越表现而闻名，但其在时间序列分析中也显示出了强大的潜力。CNN通过局部连接和权值共享减少参数数量，利用卷积层捕获输入数据的空间特征。

 

 

 

4.2 长短期记忆网络（LSTM）

        LSTM是RNN的一种变体，特别擅长处理长序列依赖问题。它通过门控机制控制信息的遗忘、更新和输出，有效缓解了梯度消失/爆炸问题。

 

 

 

4.3 BO-CNN-LSTM

       基于贝叶斯优化的 CNN-LSTM 网络在数据分类识别任务中具有显著的优势。通过 CNN 提取局部特征，LSTM 捕捉长期依赖关系，结合贝叶斯优化进行超参数优化，可以提高模型的性能和泛化能力。在本课题中，通过贝叶斯优化算法， 优化CNN-LSTM网络模型的batchsize以及学习率参数，使得网络模型可以达到更优的数据分类效果。