分类预测 | Matlab实现HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测

发布时间:2023年12月17日

分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】

分类效果

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基本描述

1.HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测 可直接运行 Maltab语言(完整源码和数据)
2.多输入分类预测,利用猎食者优化算法HPO优化GRU的三个参数,分别为学习率、隐藏层节点、正则化系数,避免人工选取参数的盲目。程序包括迭代曲线图 混淆矩阵图 预测结果图 效果如图所示 代码质量极高~
3.猎食者优化算法是2022年新出的优化算法,通过模拟动物猎食的过程进行寻优,具有收敛速度快、寻优能力强等优点,适合作为创新~
4.直接替换Excel数据即可用 适合新手小白~
5.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图

程序设计

  • 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测
%%  参数设置
% 定义优化参数的个数,在该场景中,优化参数的个数dim为2% 定义优化参数的上下限,如c的范围是[0.01, 1], g的范围是[2^-5, 2^5],那么参数的下限lb=[0.01, 2^-5];参数的上限ub=[1, 2^5]%目标函数
fun = @getObjValue; 
% 优化参数的个数 (c、g)
dim = 2;
% 优化参数的取值下限
lb = [10^-1, 1];
ub = [10^2, 2^8];

%%  参数设置
pop =6; %种群数量
maxgen=100;%最大迭代次数
%% 优化(这里主要调用函数)
c = Best_pos(1, 1);  
g = Best_pos(1, 2); 
toc
% 用优化得到c,g训练和测试
cmd = ['-s 0 -t 2 ', '-c ', num2str(c), ' -g ', num2str(g), ' -q'];
model = libsvmtrain(T_train, P_train, cmd);
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原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/134843675

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

文章来源:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/134984012
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