MATLAB贝叶斯优化CNN-BiLSTM多特征分类预测源码

资源摘要信息:"该资源为一款基于贝叶斯优化的深度学习模型，具体是结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的模型，称为BO-CNN-BiLSTM/Bayes-CNN-BiLSTM，适用于多特征分类预测问题。资源包括MATLAB编写的源码和数据，使用了手工制作的高质量代码，并配有详细注释，便于用户理解和应用。数据集由excel格式提供，方便用户进行替换和实验。 该模型主要关注点在于通过贝叶斯优化算法来调整和优化CNN-BiLSTM网络的超参数。在此场景下，贝叶斯优化的参数包括学习率、隐含层节点数以及正则化参数。通过这种方式，可以有效提升模型在给定数据集上的预测性能，尤其是对于数据输入为15个特征、输出为4个类别的分类任务。 主程序文件名为MainBO_CNN_BiLSTMNC.m，它负责运行整个模型，并包含了与贝叶斯优化过程相关的代码。此外，还有多个函数文件支持主程序的运行，用户无需直接运行这些函数文件。 在模型运行完成后，会通过可视化的方法展示分类准确率，帮助用户直观地了解模型的性能。 为了使用这套资源，用户需要具备MATLAB2020b或更高版本的运行环境。这表明资源开发时利用了MATLAB较新版本的一些特定功能或优化，以确保最佳的运行效果和效率。 该资源标签为"matlab"、"bayes"、"CNN-BiLSTM"，这表明它与MATLAB编程、贝叶斯优化以及深度学习领域紧密相关，特别是与使用CNN和BiLSTM构建的混合神经网络模型相关。"