PSO-BiTCN-BiGRU分类 粒子群算法-双向时间卷积网络-双向门控循环单元的数据分类预测附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、技术背景与问题提出

在时序类数据分类场景（如工业设备故障时序诊断、医疗心电信号分类、金融股价涨跌预测、文本情感分类等）中，数据具有 “强时序依赖性、局部波动与全局趋势共存、高维度时序特征” 三大核心特点，传统分类模型面临显著局限：

1. 单一时序模型的特征捕捉缺陷：

• 双向门控循环单元（BiGRU）虽能建模前后向时序依赖，但对局部细粒度特征（如设备振动信号的瞬时峰值、心电信号的 QRS 波群）捕捉能力弱，且处理长时序数据（如 1000 + 时间步）时易出现 “梯度弥散”；

• 双向时间卷积网络（BiTCN）通过膨胀卷积（dilation convolution）可高效捕捉长距离局部特征，但对全局时序趋势（如设备故障前的渐变趋势、股价连续多日的涨跌规律）建模能力不足，难以关联跨时间窗口的特征关联；

1. 多模块融合模型的参数优化难题：

BiTCN-BiGRU 融合模型包含20 + 个关键参数（BiTCN 的卷积核数量、卷积核大小、膨胀率；BiGRU 的隐藏层单元数、 dropout 率；全连接层的学习率、L2 正则化系数等），传统网格搜索需遍历万级参数组合，计算耗时超 10 小时；随机搜索、梯度下降易陷入局部最优，导致模型 “局部特征过拟合、全局趋势欠拟合”；

1. 时序数据的特殊挑战：

时序分类需严格保留 “时间先后顺序”，若数据划分或预处理不当（如随机打乱样本），会导致 “未来信息泄露”；同时，时序数据的 “局部突变”（如故障突发）与 “全局渐变”（如性能衰退）需协同建模，单一结构难以兼顾。

粒子群算法（PSO）因 “全局搜索能力强、参数调节少、收敛速度快” 的优势，可高效优化多模块融合模型的关键参数；而 BiTCN 与 BiGRU 的 “卷积 + 循环” 双结构，能分别捕捉时序数据的 “局部细粒度特征” 与 “全局长时序依赖”。为此，构建PSO-BiTCN-BiGRU 融合模型，通过 PSO 全局优化双模块参数，借助 BiTCN-BiGRU 协同建模时序特征，最终实现高精度时序数据分类。

二、核心算法原理与融合逻辑

（一）三大模块核心功能

1. 双向时间卷积网络（BiTCN）：局部时序特征提取器

• 核心目标：通过 “双向并行时间卷积 + 膨胀卷积”，高效捕捉时序数据的局部细粒度特征（如设备振动的瞬时频率变化、心电信号的波形细节），解决传统 CNN 处理时序时 “局部视野局限” 的问题。

• 关键机制（适配时序分类）：

① 双向结构设计：

包含 “前向 TCN” 与 “后向 TCN” 两个并行分支 —— 前向 TCN 按 “时间从左到右” 处理时序数据（捕捉过去→现在的局部特征），后向 TCN 按 “时间从右到左” 反转数据后处理（捕捉未来→现在的局部特征），最终将两个分支的输出特征拼接，实现 “双向局部特征全覆盖”；

② 膨胀卷积（Dilation Convolution）：

区别于传统卷积的 “连续采样”，膨胀卷积通过 “间隔采样” 扩大感受野（如 dilation=2 时，卷积核每隔 1 个时间步采样 1 个点），无需增加参数即可捕捉长距离局部特征（如处理 1000 时间步数据时，dilation=8 可覆盖 256 个时间步的局部关联），公式为：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 李杰,崔东文.新型群体智能算法优化BIGRU/BILSTM的水资源空间均衡评价[J].中国农村水利水电, 2023(11):1-9.DOI:10.12396/znsd.230674.

[2] 殷礼胜,刘攀,孙双晨,等.基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型[J].电子与信息学报, 2023, 45(12):4499-4508.DOI:10.11999/JEIT221172.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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