基于BiGRU-Multihead-Attention的多特征分类预测(多输入单输出)附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在工业设备故障诊断（如电机故障类型识别）、金融风险评估（如企业信用等级分类）、医疗病症筛查（如慢性病类型判断）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（如故障诊断中的温度、振动、电流数据，信用评估中的营收、负债、现金流指标），输出单一类别标签（如 “正常 / 轴承故障 / 绕组故障”“AAA 级 / AA 级 / A 级”）。传统分类模型如随机森林、单一循环神经网络，存在 “时序特征挖掘效率低”“多特征关键关联捕捉不足”“长时序信息衰减” 等问题。在此背景下，双向门控循环单元（BiGRU）与多头注意力机制（Multihead Attention）的融合模型（BiGRU - Multihead Attention） 应运而生 ——BiGRU 以简洁门控结构高效捕捉多特征的双向时序依赖，Multihead Attention 从多维度聚焦对分类关键的特征与时刻，二者协同实现 “时序特征高效挖掘 + 多特征关联精准捕捉 + 分类性能稳健提升” 的多特征分类能力，为多输入单输出分类难题提供高效解决方案。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、动态关联的多特征数据中提取有效信息，输出精准类别标签。深入理解其特性与挑战，是掌握 BiGRU - Multihead Attention 模型设计逻辑的关键。

1.1 多特征分类预测的核心特性

多特征分类数据（如多传感器监测数据、多维度业务数据）具有三大显著特性，直接决定模型设计方向：

• 特征多维性与关联复杂性：输入特征维度通常达数十甚至上百，且特征间存在线性与非线性关联。例如，电机故障诊断中，“定子电流” 与 “外壳温度” 呈正相关（电流增大导致温度升高），“振动频率” 与 “故障类型” 呈非线性关联（不同故障对应特定振动频率区间），忽略关联会导致分类信息缺失，降低预测精度。

• 部分特征的时序动态性：多数场景下，多特征数据随时间动态变化，不同时刻的特征值对分类的影响差异显著。例如，企业信用评估中，“近 3 个月营收增速”“季度负债变化” 等时序特征，比静态的 “企业成立年限” 更能反映当前信用状况；设备故障诊断中，故障前期的特征异常趋势（如振动幅度缓慢增大）是分类关键，静态模型无法捕捉这类动态规律。

• 关键特征的稀疏性与差异性：高维特征中，对分类起决定作用的关键特征占比低，且不同样本的关键特征存在差异。例如，医疗病症筛查中，“特定标志物浓度” 是关键特征，“身高体重” 是辅助特征；对 “早期糖尿病” 样本，“血糖波动” 权重更高，对 “高血压并发症” 样本，“血压变异系数” 权重更高，若模型对所有特征赋予相同权重，易被冗余信息干扰。

1.2 多特征分类预测的技术挑战

结合上述特性，多特征分类预测对模型提出三大核心挑战，传统模型难以全面应对：

• 时序与静态特征的高效协同难题：传统静态模型（如 SVM、逻辑回归）无法挖掘时序特征的动态规律；单一 GRU 虽能处理时序特征，但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 BiLSTM 结构复杂、计算成本高，难以平衡 “时序挖掘效率” 与 “模型复杂度”。

• 多特征关键关联的精准捕捉难题：高维特征中，特征间关联存在 “局部 - 全局”“短期 - 长期” 差异，传统模型（如 PCA 降维、单一 Attention）难以同时捕捉多维度关联。例如，故障诊断中，需同时关注 “温度与振动的短期局部关联”“电流与故障类型的长期全局关联”，单一机制易导致关联信息遗漏。

• 长时序信息的衰减与聚焦难题：当时序序列长度达数百甚至数千步（如小时级传感器数据），传统 RNN 易出现梯度消失，导致早期关键信息（如故障前 100 步的异常特征）衰减；即使 GRU 缓解该问题，也无法动态聚焦关键时刻（如故障爆发时刻），关键信息被常规数据稀释。

二、BiGRU 与 Multihead Attention 的核心原理及融合优势

BiGRU - Multihead Attention 模型的优势源于两大组件的互补特性：BiGRU 解决传统时序模型的 “双向依赖挖掘” 与 “长时序信息衰减” 难题，Multihead Attention 弥补关键时刻聚焦不足的缺陷。本节将分别解析二者核心原理，进而阐述融合逻辑。

2.1 BiGRU：单变量双向时序依赖的全向挖掘者

BiGRU 基于 GRU 的门控机制，通过 “正向 GRU + 反向 GRU” 的并行结构，实现对单变量时序数据双向依赖的全向挖掘，同时保留 GRU 简洁高效的特性，有效解决双向时序依赖与长时序信息衰减难题。

⛳️ 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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2.7 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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2.14 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

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