基于BiLSTM-Attention-Adaboost的数据多特征分类预测(多输入单输出)附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在金融风险识别（如信贷违约预测）、工业故障诊断（如设备故障类型分类）、医疗疾病筛查（如病症类型判断）等领域，多特征分类预测（多输入单输出）是实现精准决策的核心技术。此类任务需基于多个关联特征（如信贷预测中的收入、负债、信用历史，设备诊断中的温度、振动、压力数据），通过分类模型输出单一类别标签（如 “违约 / 不违约”“正常 / 故障类型 A / 故障类型 B”）。传统分类模型如逻辑回归、单一神经网络虽能处理多特征输入，但存在 “时序特征挖掘不足”“关键特征权重失衡”“弱分类器泛化能力差” 等问题。在此背景下，双向长短期记忆网络（BiLSTM）、注意力机制（Attention）与自适应提升算法（Adaboost）的融合模型（BiLSTM - Attention - Adaboost） 应运而生 ——BiLSTM 捕捉多特征的双向时序依赖，Attention 动态聚焦对分类关键的特征与时刻，Adaboost 集成多个弱分类器提升泛化能力，三者协同实现 “时序特征全向挖掘 + 关键特征精准聚焦 + 分类性能稳健提升” 的多特征分类预测能力，为多输入单输出分类难题提供了更优解决方案。本文将从模型原理、构建流程、实验验证到实际应用，全面解析该融合模型的技术细节与优势。

一、多特征分类预测（多输入单输出）的核心特性与技术挑战

多特征分类预测（多输入单输出）的核心是从高维、关联的多特征数据中提取有效信息，输出精准的类别标签。深入理解其核心特性与技术挑战，是掌握 BiLSTM - Attention - Adaboost 模型设计逻辑的关键前提。

1.1 多特征分类预测的核心特性

多特征分类数据（如工业设备多传感器数据、用户多维度行为数据）具有三大显著特性，直接决定模型的设计方向：

• 特征维度高且关联性强：输入特征通常包含数十甚至上百个维度，且特征间存在复杂关联。例如，设备故障诊断中，“温度” 与 “振动” 特征呈正相关（温度升高往往伴随振动增强），“压力” 与 “能耗” 特征呈非线性关联（压力超过阈值后能耗骤增），忽略特征关联性会导致分类信息丢失，降低预测精度。

• 部分特征含有时序动态性：许多场景下的多特征数据具有时序属性，特征值随时间动态变化。例如，金融信贷预测中，用户的 “月度消费”“还款记录” 等特征随时间积累，不同时刻的特征值对 “违约风险” 分类的影响差异显著；工业设备的 “运行参数” 特征随时间演变，故障前期的特征异常趋势是分类关键，静态模型难以捕捉这类时序动态规律。

• 关键特征稀疏且权重不均：在高维特征中，对分类结果起决定性作用的关键特征占比低，且不同特征的重要性差异显著。例如，医疗疾病筛查中，“特定指标浓度”（如肿瘤标志物）是关键特征，而 “年龄”“性别” 等是辅助特征，若模型对所有特征赋予相同权重，会被冗余特征干扰，导致分类偏差。

1.2 多特征分类预测的技术挑战

结合上述特性，多特征分类预测（多输入单输出）对模型提出三大核心技术挑战，传统模型难以全面应对：

• 时序与静态特征协同挖掘难题：传统分类模型（如随机森林、SVM）擅长处理静态多特征，但无法有效挖掘含有时序属性的特征（如设备连续监测数据）；单一 LSTM 虽能处理时序特征，却因单向建模遗漏反向时序关联（如设备故障后特征的回溯性变化），且难以平衡时序特征与静态特征的融合权重，导致分类信息不完整。

• 高维特征中的关键信息聚焦难题：高维特征中存在大量冗余信息（如用户行为数据中的重复记录），传统模型通过特征选择算法（如 PCA）降维时，易丢失关键特征细节；即使保留关键特征，也无法动态调整其权重（如故障诊断中，故障发生时刻的特征权重应高于正常时刻），导致关键信息被稀释。

• 弱分类器泛化能力不足难题：单一分类模型（如单一神经网络、逻辑回归）在复杂多特征场景下易成为 “弱分类器”—— 对边缘样本（如特征模糊的中间类别样本）分类精度低，且对数据分布变化（如用户行为模式更新、设备老化导致的特征漂移）适应性差，泛化能力弱，难以满足实际应用的稳健性需求。

二、BiLSTM - Attention - Adaboost 的核心原理及融合优势

BiLSTM - Attention - Adaboost 模型的优势源于三大组件的互补特性：BiLSTM 解决时序与静态特征协同挖掘难题，Attention 弥补关键信息聚焦不足的缺陷，Adaboost 提升弱分类器的泛化能力。本节将分别解析三者核心原理，进而阐述融合逻辑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

 清空命令行

%%  导入数据

%%  导入数据

res = xlsread('data.xlsx','MachRR','A2:F38');

%%  划分训练集和测试集

P_train = res(:, 1: 5)';

T_train = res(:, 6)';

M = size(P_train, 2);

P_test =[2.04 1.33 2.19 2.50 2.89]';

% T_test = res(temp(81: end), 8)';

N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化

[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

P_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

t_train =  categorical(T_train)';

%%  数据平铺

%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式

%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构

%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致

🔗 参考文献

[1]谢国民,陆子俊.基于优化VMD和BiLSTM的短期负荷预测[J].电力系统及其自动化学报, 2025(4).

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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

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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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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