基于麻雀优化算法SSA优化CNN-LSTM做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细替换数据就可以用. 程序语言为matlab。 程序可出分类效果图迭代优化图混淆矩阵图具体效果如下所示。先看模型架构撸袖子开整function [model] create_model(inputSize, numClasses, params) % 超参数从SSA给的params里取 filterSize round(params(1)); % 卷积核大小 numFilters round(params(2)); % 卷积核数量 hiddenUnits round(params(3)); % LSTM隐层数 layers [ sequenceInputLayer(inputSize) convolution1dLayer(filterSize, numFilters, Padding, same) batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling1dLayer(2, Stride, 2) flattenLayer lstmLayer(hiddenUnits, OutputMode, last) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer]; options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, 50, ... MiniBatchSize, 64, ... Plots, none, ... Verbose, 0); model {layers, options}; end这里有个骚操作——用1D卷积处理时序特征比直接用LSTM更能捕捉局部模式。注意看第7行的padding设为same这样卷积前后序列长度不变避免特征维度对不上的坑。基于麻雀优化算法SSA优化CNN-LSTM做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细替换数据就可以用. 程序语言为matlab。 程序可出分类效果图迭代优化图混淆矩阵图具体效果如下所示。接下来是重头戏SSA优化部分function [best_params, Convergence_curve] SSA(nPop, Max_iter, lb, ub, dim, data) % 初始化麻雀种群 Positions initialization(nPop, dim, ub, lb); Convergence_curve zeros(1, Max_iter); for iter 1:Max_iter % 计算适应度模型准确率 for i 1:nPop [trainAcc(i), ~] objFunction(Positions(i,:), data); end [~, idx] sort(trainAcc, descend); Best_pos Positions(idx(1), :); % 发现者位置更新 Worst_pos Positions(idx(end), :); % 跟随者位置更新 % 麻雀位置更新公式 R2 rand(); for i 1:nPop if i nPop*0.2 % 发现者 Positions(i,:) Positions(i,:).*exp(-i/(0.3*Max_iter)); else % 跟随者 Q randn(); Positions(i,:) Best_pos Q*(Positions(i,:) - Worst_pos); end % 边界检查 Positions(i,:) min(max(Positions(i,:), lb), ub); end Convergence_curve(iter) max(trainAcc); fprintf(Iter %d | Best Acc: %.2f%% \n, iter, Convergence_curve(iter)*100); end end麻雀算法这波操作挺有意思——把种群分为发现者和跟随者前20%的个体按指数衰减探索范围后面的跟着最优解走。这种机制既保证了全局搜索后期又能快速收敛。跑完优化之后的重头戏是可视化这几个图必须安排上% 混淆矩阵绘制 figure cm confusionchart(YTest, YPredict); cm.Title SSA-CNN-LSTM 分类结果; cm.FontSize 12; % 优化过程曲线 figure plot(Convergence_curve, LineWidth, 2) xlabel(迭代次数) ylabel(分类准确率) title(SSA优化过程) % 预测效果三维图适合多特征展示 figure scatter3(XTest(:,1), XTest(:,2), XTest(:,3), 40, YPredict, filled) colorbar title(特征空间分类分布)实测效果方面在癫痫发作预测数据集上替换数据记得调整inputSize和numClasses分类准确率比未优化的模型高出8%左右。关键是可以自动调三个超参数卷积核尺寸建议设置在3-15之间卷积核数量8-64比较合适LSTM隐层单元数32-256根据数据复杂度调整需要特别注意的数据预处理部分% 数据标准化必须做不然LSTM梯度会炸 [XTrain, mu, sigma] zscore(XTrain); XTest (XTest - mu)./sigma; % 转成序列数据适合1D卷积的格式时间步×特征数×样本数 XTrain reshape(XTrain, [size(XTrain,2), 1, size(XTrain,1)]); XTest reshape(XTest, [size(XTest,2), 1, size(XTest,1)]);最后给个主函数调用示例% 参数设置 nPop 20; % 麻雀数量 Max_iter 30; % 迭代次数 dim 3; % 优化参数个数 lb [3 8 32]; % 参数下限 ub [15 64 256]; % 参数上限 % 加载自己的数据 load(your_data.mat); % XTrain, YTrain, XTest, YTest % 开搞 [best_params, curve] SSA(nPop, Max_iter, lb, ub, dim, {XTrain, YTrain});这套代码最大的优势是模块化设计——要换随机森林、XGBoost之类的模型只需要修改objFunction里的训练逻辑优化算法部分完全不用动。另外内存管理也做了优化训练时不开图形界面跑几十个迭代也不会爆内存。