分类预测 | TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别Matlab实现

下面是一个基于TCN-BiGRU-Multihead-Attention的多特征分类预测/故障识别的简化示例的Matlab代码。请注意，这只是一个示例，并且可能需要根据您的具体数据和问题进行适当的修改和调整。

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% 步骤1：准备数据
% 假设有多个特征的训练集(train_data, train_labels)和测试集(test_data, test_labels)
% train_data和test_data是输入数据，train_labels和test_labels是对应的类别标签

% 步骤2：数据预处理
% 对输入数据进行必要的预处理，例如归一化、标准化等

% 步骤3：定义模型参数
input_size = size(train_data); % 输入数据的大小
num_classes = max(train_labels); % 类别数

% TCN参数
num_filters = 32; % 卷积核数量
filter_size = 3; % 卷积核大小
num_layers = 4; % TCN层数
dilations = [1, 2, 4, 8]; % 扩张因子

% BiGRU参数
hidden_size = 64; % 隐层大小

% Multihead Attention参数
num_heads = 4; % 注意力头数
attention_size = 32; % 注意力大小

% 步骤4：定义模型架构
model = [
sequenceInputLayer(input_size) % 输入层

tcnLayers(num_filters, filter_size, num_layers, dilations) % TCN层
batchNormalizationLayer % 批归一化层

bidirectional(gruLayer(hidden_size, 'OutputMode', 'last')) % 双向GRU层
batchNormalizationLayer % 批归一化层

attentionLayer(num_heads, attention_size) % 多头注意力层

fullyConnectedLayer(num_classes) % 全连接层
softmaxLayer % softmax层
classificationLayer % 分类层

];

% 步骤5：模型训练
options = trainingOptions(‘adam’, …
‘MaxEpochs’, 10, …
‘MiniBatchSize’, 32, …
‘ValidationData’, {test_data, test_labels}, …
‘Plots’, ‘training-progress’);

trained_model = trainNetwork(train_data, train_labels, model, options);

% 步骤6：模型评估
predicted_labels = classify(trained_model, test_data);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);

% 输出准确率
fprintf(‘准确率: %.2f%%
’, accuracy * 100);