基于KPCA-PSO-LSTM的数据分类预测 (多输入单输出)附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、模型设计背景与核心架构

1.1 多输入单输出分类预测的场景需求

在工业故障诊断、医疗疾病识别、金融风险分类等任务中，常面临 “多维度特征输入 - 单一类别输出” 的分类需求：例如通过设备振动、温度、电流等 10 + 项传感器数据（多输入）判断设备是否处于正常 / 故障状态（单输出二分类），或通过患者血常规、影像特征等 20 + 项指标（多输入）预测疾病类型（单输出多分类）。这类任务的核心痛点在于：

• 多输入特征存在冗余与相关性（如温度与电流强相关），易导致模型过拟合；

• 传统分类模型（如 SVM、CNN）难以捕捉时序型多输入数据的长程依赖（如设备故障前的传感器数据趋势）；

• 模型超参数（如网络层数、学习率）手动调参效率低，难以适配不同数据集。

1.2 KPCA-PSO-LSTM 模型架构与协同逻辑

针对上述痛点，构建 “特征降维 - 超参优化 - 时序分类” 三层协同模型，各模块功能与交互逻辑如下：

• KPCA（核主成分分析）：解决多输入特征冗余问题，通过核函数（如 RBF 核）将高维非线性特征映射至低维线性空间，保留关键区分性信息，降低后续模型计算复杂度；

• PSO（粒子群优化算法）：优化 LSTM 分类模型的超参数（如 LSTM 隐藏层神经元数、学习率、训练轮次、批大小），避免手动调参的主观性与局部最优问题，提升模型分类精度与收敛速度；

• LSTM（长短期记忆网络）：处理经过 KPCA 降维后的时序特征，通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）捕捉多输入特征的时序关联（如故障前传感器数据的渐变趋势），最终输出单一类别标签（单输出分类）。

三者协同流程：多输入原始特征→KPCA 降维→低维时序特征→PSO 优化超参数的 LSTM→单类别输出，形成 “降维 - 优化 - 分类” 的端到端解决方案。

⛳️ 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] Cui P , Li G , Zhang Q ,et al.Multiple domain identification of fault arc based on KPCA-LSTM method[J].Computers and Electrical Engineering, 2025, 123.DOI:10.1016/j.compeleceng.2025.110171.

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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