Transformer - BiGRU分类在Matlab中的实现与探索

Transformer-BiGRU分类 Matlab代码 基于Transformer结合双向门控循环单元(BiGRU)的数据分类预测(可以更换为单、多变量时序预测/回归前私我)Matlab代码可直接运行适合小白新手 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 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、故障识别的准确性。 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及以上 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。 4、测试数据集可以直接运行源程序。 适合新手小白嘿各位新手小白朋友们今天咱们来聊聊超有意思的Transformer结合双向门控循环单元BiGRU的数据分类预测而且是用Matlab代码实现哦代码直接能跑轻松上手。Transformer的魅力Transformer作为一种创新的神经网络结构现在可是深受大家欢迎。为啥呢就比如说在光伏、负荷数据这类时间序列数据处理上它能通过Transformer编码器挖掘特征间的复杂关系还有时间序列里的长短期依赖关系这就大大提高了像光伏功率预测、负荷预测以及故障识别这些任务的准确性。Matlab代码实现数据准备咱的数据格式是excel这对于新手来说很友好呀。假设数据文件叫data.xlsx代码读入数据就像下面这样data readtable(data.xlsx); % 读入excel数据到表格 features table2array(data(:,1:end - 1)); % 提取特征假设最后一列为标签 labels table2array(data(:,end)); % 提取标签这里简单解释下readtable函数把excel数据读进来存成表格形式然后table2array分别把特征和标签转成数组方便后续处理。Transformer - BiGRU模型搭建inputSize size(features, 2); % 特征数量 numClasses length(unique(labels)); % 类别数量 layers [... sequenceInputLayer(inputSize) % 序列输入层 % Transformer编码器部分 transformerEncoderLayer(... NumHeads, 8,... FFNNumHiddenUnits, 256,... OutputSize, inputSize) % BiGRU部分 bilstmLayer(128) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];在这段代码里首先定义了输入特征数量inputSize和类别数量numClasses。sequenceInputLayer是序列输入层为后续处理准备数据。接着transformerEncoderLayer就是Transformer编码器这里设置了8个头前馈神经网络隐藏单元数256输出大小和输入特征数量一样。再后面bilstmLayer就是双向门控循环单元设置隐藏单元数128。然后通过全连接层、Softmax层和分类层完成整个模型搭建。模型训练与优化options trainingOptions(adam,... MaxEpochs, 100,... InitialLearnRate, 0.001,... Shuffle, every-epoch,... ValidationData, {features, labels},... ValidationFrequency, 10,... verbose, 1,... Plots, training-progress); net trainNetwork(features, labels, layers, options);这里用trainingOptions设置训练选项用Adam优化器最大训练100个epoch初始学习率0.001每个epoch打乱数据用features和labels作为验证数据每10个epoch验证一次并且显示训练进度还能绘制训练过程图。最后trainNetwork就开始训练网络啦。运行结果咱们运行结果图超丰富有分类效果图能直观看到模型对不同类别的分类情况迭代优化图可以观察模型在训练过程中是怎么一步步优化的还有混淆矩阵图能清楚知道模型分类的对错情况。Transformer-BiGRU分类 Matlab代码 基于Transformer结合双向门控循环单元(BiGRU)的数据分类预测(可以更换为单、多变量时序预测/回归前私我)Matlab代码可直接运行适合小白新手 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 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、故障识别的准确性。 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及以上 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。 4、测试数据集可以直接运行源程序。 适合新手小白而且呢这个程序已经调试好啦对新手小白超友好大家只要替换数据集就能直接运行运行环境要求MATLAB版本在2023b及以上就行代码里中文注释也很清晰质量超高测试数据集也能直接跑源程序哦。赶紧动手试试吧