基本介绍

1.Matlab实现PSO-TCN-BiLSTM-MATT粒子群算法优化时间卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测，PSO-TCN-BiLSTM-Multihead-Attention；

多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。
2.数据输入12个特征，输出4个类别，main.m是主程序，其余为函数文件，无需运行；

3.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；

4.可视化展示分类准确率；

5.运行环境matlab2023b及以上。

代码功能

该代码实现了一个基于粒子群优化（PSO）的混合深度学习分类模型，结合了时序卷积网络（TCN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和多头注意力机制（MATT）。核心流程包括：

数据预处理与划分
PSO优化关键超参数
构建TCN-BiLSTM-MATT混合网络
模型训练与评估
多维度性能可视化（混淆矩阵、ROC曲线等）

算法步骤与技术路线

1. 数据预处理

读取Excel数据（最后一列为类别标签）
随机打乱数据集
按7:3比例分层划分训练/测试集（保持类别比例）
数据归一化（mapminmax映射到[0,1]）

2. PSO超参数优化

% 优化参数：学习率、BiLSTM隐藏节点数、L2正则化系数
dim = 3; 
lb = [1e-3,10,1e-4];  % 下界
ub = [1e-2,30,1e-1];   % 上界
[Best_score,Best_pos] = PSO(SearchAgents_no, Max_iteration, lb, ub, dim, fitness);

使用自定义适应度函数fical评估模型性能

3. 混合网络架构

关键技术点：

TCN残差块：
- 膨胀因果卷积（DilationFactor=2^(i-1)）
- 层归一化 + 空间Dropout
- 跳跃连接（additionLayer）
BiLSTM层：处理时序依赖（节点数由PSO优化）
多头注意力：selfAttentionLayer聚焦关键特征
L2正则化：PSO优化系数控制过拟合

4. 模型训练

优化器：Adam（学习率分段下降）
正则化：PSO优化的L2系数
批处理：每epoch打乱数据

5. 评估与可视化

准确率计算
混淆矩阵（confusionchart）
ROC曲线与AUC值
训练过程动态曲线（准确率/损失值）
预测结果对比图

关键参数设定

参数类型	参数值/范围	作用
PSO粒子数	8	平衡计算效率与搜索能力
PSO迭代次数	10	控制优化时长
TCN卷积核数量	16	特征提取能力
残差块数量	2	网络深度
Dropout比率	0.05	防止过拟合
最大训练轮次	100	训练终止条件

运行环境要求

MATLAB版本：≥2023b
必要工具箱：
- Deep Learning Toolbox
- Statistics and Machine Learning Toolbox
- (可选) Parallel Computing Toolbox（加速训练）
硬件：推荐GPU支持（加速CNN/LSTM运算）

优势：TCN捕捉长期依赖 + BiLSTM双向时序建模 + 注意力机制聚焦关键特征，适合处理复杂时序模式分类问题。

补充说明

代码依赖：需自定义以下函数
- PSO()：粒子群优化算法实现
- fical()：模型性能评估函数
- polygonareametric()：多边形面积评估指标
可扩展性：通过调整残差块数量（numBlocks）和卷积核（numFilters）可适配不同复杂度数据

在这里插入图片描述