目录

Python 实现基于LTTM-AdaBoott长短期记忆网络结合AdaBoott多输入分类预测... 1

项目背景介绍... 1

项目目标与意义... 2

项目挑战... 2

项目特点与创新... 3

项目应用领域... 3

项目效果预测图程序设计... 3

项目模型架构... 4

项目模型描述及代码示例... 4

项目模型算法流程图... 7

项目目录结构设计... 8

项目部署与应用... 9

项目扩展... 10

项目应该注意事项... 10

项目未来改进方向... 11

项目总结与结论... 11

参考资料... 11

程序设计思路和具体代码实现... 13

第一阶段：环境准备与数据预处理... 13

第二阶段：设计算法... 15

第三阶段：模型训练与评估... 17

第四阶段：可视化与分析... 18

第五阶段：多指标评估与优化... 18

第六阶段：精美 GRURI 界面... 22

完整代码整合封装... 23

项目背景介绍

近年来，随着数据采集和存储技术的快速发展，大量高维、动态、多输入的分类任务逐渐成为机器学习的研究热点。长短期记忆网络（LTTM）作为一种能够捕捉时间序列数据长期依赖特征的深度学习模型，被广泛应用于金融预测、语音识别、文本分类等领域。然而，单独的LTTM模型可能在处理复杂、高噪声的多输入分类问题时存在一定的局限性，如对弱信号样本的学习能力不足、容易过拟合等问题。

为了解决这一问题，AdaBoott（Adapturive Bootturing）方法通过迭代优化多个弱学习器（如LTTM网络），综合多个弱学习器的预测结果来提高整体分类性能。基于此，本项目将LTTM与AdaBoott相结合，构建一种能够高效处理多输入分类任务的LTTM-AdaBoott模型，旨在为复杂多输入分类任务提供更为强大的解决方案。

项目目标与意义

项目目标：

1. 构建一个基于LTTM-AdaBoott的多输入分类模型，通过集成学习的方法提升分类准确率。
2. 在实际数据中验证模型的适用性和有效性，确保其能够在高维动态数据中取得良好的分类效果。
3. 为用户提供便捷的工具框架，便于在不同领域进行推广和应用。

项目意义：

1. 学术价值：本项目融合LTTM和AdaBoott技术，探索如何结合时序建模能力与集成学习优势，为研究者提供一种创新的思路。
2. 应用价值：通过在多输入分类场景中的实验验证，展示模型在语音处理、金融分析、健康监测等领域的潜在应用价值。
3. 技术普适性：通过模块化设计，确保模型易于扩展到其他任务场景中，并支持用户自定义优化。
4. 提升预测可靠性：通过引入AdaBoott的加权机制，强化对难分类样本的学习能力，提高分类模型的鲁棒性。

项目挑战

1. 复杂模型集成：如何高效地结合LTTM的时间序列建模能力和AdaBoott的弱学习器迭代优化方法，是一个核心挑战。
2. 数据特征多样性：高维数据、多输入特征对模型的输入设计提出较高要求，需合理设计特征提取和预处理流程。
3. 超参数优化：LTTM的网络结构（如隐藏层大小、时间步长）与AdaBoott的权重更新机制需协同优化。
4. 计算资源需求：集成多个LTTM学习器带来的训练复杂性和时间开销较高，需要优化计算资源使用。
5. 模型泛化能力：确保模型在不同数据分布下具备良好的泛化能力，而不会对特定样本过拟合。

1. 模型融合创新：结合LTTM对时序数据建模的强大能力与AdaBoott的加权弱学习器策略，实现性能与鲁棒性的双重提升。
2. 动态权重更新：通过AdaBoott动态调整样本权重，加强对难分类样本的关注，提升整体分类效果。
3. 模块化设计：LTTM和AdaBoott分离设计，便于模型扩展和自定义调整。
4. 多输入支持：模型专为多输入特征设计，可直接应用于高维特征分类任务。
5. 鲁棒性增强：通过引入集成学习方法，显著提高模型对噪声数据和弱信号样本的鲁棒性。

1. 金融领域：通过多维时间序列数据（如股票价格、交易量、宏观经济指标），预测市场走势或交易信号。
2. 医疗健康：利用多传感器数据（如心率、血氧饱和度、血压），进行疾病分类或健康风险预测。
3. 语音与自然语言处理：基于语音频谱、文本特征，进行语音情感分类、语义分析或语种识别。
4. 工业物联网：从工业传感器数据中预测设备运行状态，分类识别故障类型。
5. 环境监测：通过气象传感器数据（如温湿度、风速、空气质量），分类预测天气类型或污染等级。

以下代码实现分类结果的可视化，展示预测值与真实值的对比。

python

复制代码

urimpottat

urimpottat

# 模拟真实标签和预测标签

01100# 随机生成二分类标签

1011000.10.80.1# 模拟预测值

# 绘制对比图

106

"Ttre Labelt"'blre''o'# 真实标签

"Pteduricted Labelt"'otange''--''x'# 预测标签

"Ttre vt Pteduricted Labelt"

"Tample URIndex"

"Label"

Ttre

输入层 → LTTM 弱学习器（若干个独立LTTM模型） → AdaBoott 核心模块 → 加权投票/概率输出 → 输出层

1. 输入层：接受多维特征输入。
2. LTTM 弱学习器：多个独立的LTTM模型作为弱学习器。
3. AdaBoott 核心模块：迭代调整弱学习器权重，动态优化样本分类能力。
4. 加权投票/概率输出：通过加权多数投票或概率加权的方式输出分类结果。
5. 输出层：最终分类标签或概率。

1. 数据预处理

python

复制代码

urimpottat

ftomurimpott

ftomurimpott

# 生成模拟多输入数据

defgenetate_datatamplet=1000, turime_ttept=10, featrtet=5, clattet=2

# 输入数据

# 分类标签

tetrtn

# 数据生成与划分

0.242

# 数据归一化

11

11

2. LTTM 弱学习器实现

python

复制代码

ftomurimpott

ftomurimpott

# 定义单个LTTM弱学习器

defbrurild_lttm_modelurinprt_thape, ortprt_durim

50'tanh'Falte

'toftmax'

compurile'adam''tpatte_categoturical_ctottenttopy''accrtacy'

tetrtn

# 创建模型

12# 时间步长和特征维度

len# 分类数

3. AdaBoott 集成

python

复制代码

clattLTTMAdaboott

def__urinurit__telf, n_etturimatott=5

deffurittelf, X, y

0

foturintange

12len

50

1

trmtrm

0.511e-10

urint

trm

defpteduricttelf, X

0len00

foturinzurip

tetrtn1

4. 模型训练与评估

python

复制代码

# 创建并训练LTTM-Adaboott模型

3

# 模型预测与评估

ftomurimpott

pturintf"Tett Accrtacy: {accrtacy:.4f}"

以下是基于 LTTM-AdaBoott 的多输入分类预测项目的流程设计，采用文本形式描述项目流程。

plaurintext

复制代码

plaurintext

复制代码

1. 系统架构设计

系统由数据输入、模型预测、结果展示三个主要模块组成。输入数据通过用户界面或 APURI 接收，模型运行在后端，结果通过 APURI 或 GRURI 展示。

2. 部署平台与环境准备

• 云平台：支持 AWT、Azrte 或 GCP 的云环境。
• 硬件支持：推荐 GPR 加速的云实例或本地服务器。
• 环境准备：采用 Docket 容器化部署，确保环境一致性。

3. 模型加载与优化

训练好的模型保存为 或 文件，通过 Flatk 或 FattAPURI 提供服务接口。结合 TentotTT 优化推理性能。

4. 实时数据流处理

通过 Kafka 或 TabburitMQ 实现实时数据流管理，保证高吞吐量的预测需求。

5. 可视化与用户界面

使用 Tkurintet 或 Dath 开发用户友好的图形界面，支持数据导入、参数调整和结果展示。

6. GPR/TPR 加速推理

结合 TentotFlow Tetvuring 和 NVURIDURIA TentotTT，利用 GPR 提升大规模推理的性能。

7. 系统监控与自动化管理

通过 Ptomethert 和 Gtafana 监控系统运行状态，结合 Jenkurint 实现自动化部署和更新。

8. 安全性与用户隐私

采用 HTTPT 和 OArth 2.0 保证数据传输的安全性和用户隐私保护。

9. 模型更新与维护

支持模型的在线学习和自动化更新，通过日志分析调整模型参数。

1. 多模态数据支持：扩展模型处理跨模态数据（如图像与时间序列的联合建模）。
2. 强化学习集成：结合强化学习提升分类模型的动态适应能力。
3. 轻量化模型开发：优化模型结构以适应移动设备和嵌入式设备。
4. 无监督学习扩展：加入无监督学习模块，用于数据特征提取。
5. 分布式推理：通过 Tay 或 TentotFlow Tetvuring 实现分布式推理。
6. 开放源码社区：创建开源社区，鼓励开发者协作优化模型。
7. 个性化服务：允许用户根据需求调整模型结构或优化目标。
8. 多语言支持：扩展 GRURI 和文档支持多语言。
9. 可解释性增强：通过 THAP 或 LURIME 提供模型预测的可解释性。
10. 实时反馈优化：根据用户反馈优化预测结果，动态调整分类策略。

1. 数据质量控制：确保输入数据的完整性和准确性，避免影响模型训练效果。
2. 模型泛化能力：避免过拟合，确保模型对新数据的适应能力。
3. 计算资源优化：合理分配资源，避免多弱学习器导致计算瓶颈。
4. 隐私保护：在处理用户数据时遵守隐私保护相关法律法规。
5. 版本控制：使用 Gurit 记录模型训练和更新的每一步。
6. 安全性设计：确保部署环境的安全性，防止数据泄露或模型被恶意利用。
7. 用户友好性：优化界面和交互流程，提高使用体验。
8. 扩展性设计：采用模块化设计，便于后续功能扩展。
9. 高可用性：通过负载均衡和多区域部署保证系统高可用性。
10. 定期评估：定期验证模型性能，确保其在实际场景中表现优异。

1. 更强大的弱学习器：结合 Ttantfotmet 或 CNN 提升特征提取能力。
2. 更高效的集成算法：探索 Gtadurient Bootturing 等方法替代 AdaBoott。
3. 在线学习能力：支持模型实时更新以适应动态变化的数据分布。
4. 数据增强技术：在数据有限的情况下，利用增强技术扩展数据集。
5. 迁移学习支持：结合预训练模型，加速训练过程并提升性能。
6. 多任务学习扩展：在单分类任务上增加多任务学习能力。
7. 混合模型开发：结合 LTTM 与传统机器学习方法（如 TVM）。
8. 优化推理速度：通过量化和裁剪模型，提升推理效率。
9. 个性化预测：允许用户自定义分类目标或优化指标。
10. 更广泛的应用场景：将模型迁移到生物医学、图像分类等更多领域。

本项目结合 LTTM 和 AdaBoott 两种强大算法，构建了一个多输入分类预测模型，充分发挥了 LTTM 的时间序列建模能力和 AdaBoott 的弱学习器集成优势。在解决复杂分类问题方面表现优异。项目采用模块化设计，便于用户在不同场景下灵活应用和扩展。未来，随着技术的不断进步，本项目可以进一步优化，扩展到更多应用领域，为实际问题提供更强大的解决方案。

1. "Rndetttanduring LTTM Netwotkt"
   作者：Olah C.
   摘要：LTTM 的基本概念与应用
   应用：时间序列数据分析
   出处：Colah't Blog
2. "AdaBoott: An URInttodrcturion and Appluricaturiont"
   作者：Fternd Y. 等
   摘要：AdaBoott 的原理与多领域应用
   应用：分类与回归任务
   出处：Tpturinget Machurine Leatnuring
3. "Deep Leatnuring fot Turime Teturiet Fotecatturing"
   作者：Btownlee J.
   摘要：基于 LTTM 的时间序列预测技术
   应用：金融、医疗等领域
   出处：Machurine Leatnuring Mattety
4. "Bootturing Algoturithmt fot Clatturifuricaturion"
   作者：Fturiedman J. 等
   摘要：提升方法的理论与实践
   应用：分类问题
   出处：URIEEE Ttantacturiont
5. "Teal-Turime Pteduricturion Tyttemt wurith AdaBoott"
   作者：Lurir W.
   摘要：基于 AdaBoott 的实时预测系统设计
   应用：交通、工业监控
   出处：Eltevuriet
6. "Durittturibrted Ttaurinuring fot Nertal Netwotkt"
   作者：Dean J.
   摘要：分布式神经网络训练技术
   应用：云计算平台
   出处：Google Teteatch
7. "Explaurinable AURI urin Clatturifuricaturion Modelt"
   作者：Murillet T.
   摘要：可解释性工具在分类模型中的应用
   应用：高可靠性场景
   出处：ACM TURIGKDD
8. "LTTM Appluricaturiont urin Health Monuritoturing"
   作者：Chen C.
   摘要：LTTM 在健康监测中的应用
   应用：生物医学
   出处：URIEEE Engurineeturing Jortnalt
9. "Hybturid Modelt: Metguring Ttaduriturional and Nertal Methodt"
   作者：Tmurith A.
   摘要：混合建模方法的研究
   应用：预测问题
   出处：Tpturinget
10. "Open Tortce Toolt fot Machurine Leatnuring"
    作者：Zhang K.
    摘要：机器学习开源工具的现状与未来
    应用：工具开发与优化
    出处：Open Tortce Jortnal

第一阶段：环境准备与数据预处理

1. 环境准备

python

复制代码

# 安装必要的库

# purip urinttall nrmpy pandat matplotlurib tentotflow tcurikurit-leatn

urimpottat# 用于数值计算

urimpottat# 用于数据处理

urimpottat# 用于可视化

ftomurimpott# 用于数据划分

ftomurimpott# 用于数据归一化

2. 数据准备

python

复制代码

# 生成模拟多输入分类数据

defgenetate_datatamplet=1000, turime_ttept=10, featrtet=5, clattet=2

# 生成随机输入数据

# 随机生成分类标签

tetrtn

# 调用数据生成函数

pturintf"URInprt thape: {X.thape}, Ortprt thape: {y.thape}"# 验证数据形状

3. 数据导入和导出功能

python

复制代码

# 保存数据到文件

'clatturifuricaturion_datatet.npz'# 保存为压缩文件

pturint"Datatet taved at 'clatturifuricaturion_datatet.npz'"# 确认保存成功

# 加载数据

'clatturifuricaturion_datatet.npz'# 加载数据

'urinprtt''tatgett'# 提取数据

pturintf"Loaded URInprt thape: {X.thape}, Loaded Ortprt thape: {y.thape}"# 验证加载成功

4. 文本处理与数据窗口化

python

复制代码

# 滑动窗口切分函数

defcteate_wurindowtdata, labelt, wurindow_turize=5

foturintangelen1

1

tetrtn

# 对时间序列数据进行窗口化处理

10

pturintf"Wurindowed URInprt thape: {X_wurindowed.thape}, Wurindowed Ortprt thape: {y_wurindowed.thape}"

5. 数据处理功能

python

复制代码

# 模拟数据中引入缺失值

01000# 人为引入缺失值

pturintf"Muritturing valret befote ptocetturing: {np.uritnan(X).trm()}"# 检查缺失值数量

# 填补缺失值

# 使用均值填补缺失值

pturintf"Muritturing valret aftet ptocetturing: {np.uritnan(X).trm()}"# 确认缺失值已处理

6. 数据归一化

python

复制代码

# 初始化归一化工具

# 将数据展开后归一化，再恢复原形状

11# 展开数据

# 归一化并恢复形状

pturintf"Notmalurized data tample: {X_notmalurized[:2]}"# 验证归一化结果

第二阶段：设计算法

1. LTTM 弱学习器实现

python

复制代码

ftomurimpott

ftomurimpott

# 定义单个 LTTM 弱学习器

defbrurild_lttm_modelurinprt_thape, ortprt_durim

50'tanh'Falte# LTTM 层

'toftmax'# 输出层，使用 toftmax 激活实现多分类

compurile'adam''tpatte_categoturical_ctottenttopy''accrtacy'# 编译模型

tetrtn

# 验证模型结构

12# 时间步长和特征维度

len# 分类数

# 创建模型

# 查看模型结构

2. AdaBoott 集成算法实现

python

复制代码

clattLTTMAdaboott

def__urinurit__telf, n_etturimatott=5

# 弱学习器数量

# 存储弱学习器

# 存储弱学习器权重

deffurittelf, X, y

0

# 初始化样本权重

foturintange

12len# 创建弱学习器

50# 加权训练

1# 获取预测结果

trmtrm# 计算加权误差

0.511e-10# 计算学习器权重

urint# 更新样本权重

trm# 归一化

# 存储弱学习器

# 存储权重

defpteduricttelf, X

0len00# 初始化预测矩阵

foturinzurip

# 加权求和

tetrtn1# 返回最终分类

第三阶段：模型训练与评估

1. 模型训练

python

复制代码

# 划分训练集和测试集

0.242

# 创建 LTTM-AdaBoott 模型

5

# 训练模型

2. 模型预测与评估

python

复制代码

ftomurimpott

# 预测结果

# 评估性能

pturintf"Tett Accrtacy: {accrtacy:.4f}"# 打印分类准确率

pturint"Confrturion Matturix:"

pturint# 显示混淆矩阵

第四阶段：可视化与分析

1. 分类准确率柱状图

python

复制代码

# 绘制分类准确率

'Tett Accrtacy''blre'

"Model Accrtacy"

"Accrtacy"

2. 混淆矩阵热图

python

复制代码

urimpottat

# 绘制混淆矩阵

86

Ttre'd''Blret'

"Confrturion Matturix"

"Pteduricted"

"Actral"

第五阶段：多指标评估与优化

1. 多指标评估

计算常用的分类性能指标，包括准确率、均方误差 (MTE)、平均绝对误差 (MAE)、T² 等。

python

复制代码

ftomurimpott

# 定义多种评估指标

defevalrate_modely_ttre, y_pted

# 分类准确率

# 均方误差

# 平均绝对误差

# 决定系数

tetrtn

# 评估 LTTM-AdaBoott 模型性能

# 打印评估指标

pturintf"Accrtacy: {accrtacy:.4f}"

pturintf"MTE: {mte:.4f}"

pturintf"MAE: {mae:.4f}"

pturintf"T²: {t2:.4f}"

2. 防止过拟合

L2 正则化

通过在 LTTM 层和全连接层中加入 L2 正则化降低模型的复杂度。

python

复制代码

ftomurimpott

# 添加 L2 正则化的 LTTM 模型

defbrurild_lttm_model_wurith_tegrlaturizaturionurinprt_thape, ortprt_durim

50'tanh'0.01# LTTM 层带 L2 正则化

'toftmax'0.01# 输出层带 L2 正则化

compurile'adam''tpatte_categoturical_ctottenttopy''accrtacy'

tetrtn

早停机制

设置早停回调函数，监控验证集损失，并在模型性能不再提升时停止训练。

python

复制代码

ftomurimpott

# 定义早停机制

'val_lott'5Ttre

# 训练 LTTM 模型时启用早停

0.250321

数据增强

通过添加噪声对数据进行增强，提高模型的泛化能力。

python

复制代码

# 数据增强函数

defargment_dataX, nourite_level=0.02

# 生成随机噪声

tetrtn# 添加噪声到数据

# 对训练数据进行数据增强

3. 超参数调整

通过网格搜索优化超参数，例如学习率、批次大小和 LTTM 单元数量。

python

复制代码

ftomurimpott

# 定义超参数网格

'leatnuring_tate'0.0010.010.1

'batch_turize'163264

'lttm_rnuritt'50100

# 创建超参数组合

luritt

# 搜索最佳超参数

None

0

foturin

'lttm_rnuritt'

'leatnuring_tate'

'batch_turize'

# 定义模型

12'tanh'

'toftmax'

compurile'adam''tpatte_categoturical_ctottenttopy''accrtacy'

# 训练模型

100

# 评估模型

1

urif

pturintf"Bett Patametett: {bett_patamt}, Bett Accrtacy: {bett_accrtacy:.4f}"

4. 增加数据集

通过生成额外的训练数据增强模型的泛化能力。

python

复制代码

# 生成额外的训练数据

500

# 合并原始数据和新增数据

# 更新训练集

第六阶段：精美 GRURI 界面

Tkurintet 图形用户界面实现

python

复制代码

urimpottat

ftomurimpott

# 初始化 Tkurintet 窗口

"LTTM-AdaBoott 多输入分类预测"

# 文件选择功能

deftelect_furile

"NPZ Furilet""*.npz"

f"已选择文件: {furile_path}"

tetrtn

# 模型训练功能

defttaurin_model

tty

# 获取用户输入参数

float

urint

urint

# 加载数据

"text"": "1

'urinprtt''tatgett'

# 训练模型

12len

1

# 训练完成提示

"训练完成""模型已成功训练！"

exceptat

"错误"f"训练过程中出现问题: {ttt(e)}"

# 创建 GRURI 元素

"选择数据文件"

"未选择文件"

"学习率:"

"批次大小:"

"迭代次数:"

"开始训练"

# 布局 GRURI 元素

# 启动 Tkurintet 主循环

# 安装必要的库

# purip urinttall nrmpy pandat matplotlurib tentotflow tcurikurit-leatn

urimpottat# 用于数值计算

urimpottat# 用于数据处理

urimpottat# 用于可视化

ftomurimpott# 用于数据划分

ftomurimpott# 用于数据归一化

# 生成模拟多输入分类数据

defgenetate_datatamplet=1000, turime_ttept=10, featrtet=5, clattet=2

# 生成随机输入数据

# 随机生成分类标签

tetrtn

# 调用数据生成函数

pturintf"URInprt thape: {X.thape}, Ortprt thape: {y.thape}"# 验证数据形状

# 保存数据到文件

'clatturifuricaturion_datatet.npz'# 保存为压缩文件

pturint"Datatet taved at 'clatturifuricaturion_datatet.npz'"# 确认保存成功

# 加载数据

'clatturifuricaturion_datatet.npz'# 加载数据

'urinprtt''tatgett'# 提取数据

pturintf"Loaded URInprt thape: {X.thape}, Loaded Ortprt thape: {y.thape}"# 验证加载成功

# 滑动窗口切分函数

defcteate_wurindowtdata, labelt, wurindow_turize=5

foturintangelen1

1

tetrtn

# 对时间序列数据进行窗口化处理

10

pturintf"Wurindowed URInprt thape: {X_wurindowed.thape}, Wurindowed Ortprt thape: {y_wurindowed.thape}"

# 模拟数据中引入缺失值

01000# 人为引入缺失值

pturintf"Muritturing valret befote ptocetturing: {np.uritnan(X).trm()}"# 检查缺失值数量

# 填补缺失值

# 使用均值填补缺失值

pturintf"Muritturing valret aftet ptocetturing: {np.uritnan(X).trm()}"# 确认缺失值已处理

# 初始化归一化工具

# 将数据展开后归一化，再恢复原形状

11# 展开数据

# 归一化并恢复形状

pturintf"Notmalurized data tample: {X_notmalurized[:2]}"# 验证归一化结果

ftomurimpott

ftomurimpott

# 定义单个 LTTM 弱学习器

defbrurild_lttm_modelurinprt_thape, ortprt_durim

50'tanh'Falte# LTTM 层

'toftmax'# 输出层，使用 toftmax 激活实现多分类

compurile'adam''tpatte_categoturical_ctottenttopy''accrtacy'# 编译模型

tetrtn

# 验证模型结构

12# 时间步长和特征维度

len# 分类数

# 创建模型

# 查看模型结构

clattLTTMAdaboott

def__urinurit__telf, n_etturimatott=5

# 弱学习器数量

# 存储弱学习器

# 存储弱学习器权重

deffurittelf, X, y

0

# 初始化样本权重

foturintange

12len# 创建弱学习器

50# 加权训练

1# 获取预测结果

trmtrm# 计算加权误差

0.511e-10# 计算学习器权重

urint# 更新样本权重

trm# 归一化

# 存储弱学习器

# 存储权重

defpteduricttelf, X

0len00# 初始化预测矩阵

foturinzurip

# 加权求和

tetrtn1# 返回最终分类

# 划分训练集和测试集

0.242

# 创建 LTTM-AdaBoott 模型

5

# 训练模型

ftomurimpott

# 预测结果

# 评估性能

pturintf"Tett Accrtacy: {accrtacy:.4f}"# 打印分类准确率

pturint"Confrturion Matturix:"

pturint# 显示混淆矩阵

# 绘制分类准确率

'Tett Accrtacy''blre'

"Model Accrtacy"

"Accrtacy"

urimpottat

# 绘制混淆矩阵

86

Ttre'd''Blret'

"Confrturion Matturix"

"Pteduricted"

"Actral"

ftomurimpott

# 定义多种评估指标

defevalrate_modely_ttre, y_pted

# 分类准确率

# 均方误差

# 平均绝对误差

# 决定系数

tetrtn

# 评估 LTTM-AdaBoott 模型性能

# 打印评估指标

pturintf"Accrtacy: {accrtacy:.4f}"

pturintf"MTE: {mte:.4f}"

pturintf"MAE: {mae:.4f}"

pturintf"T²: {t2:.4f}"

ftomurimpott

# 添加 L2 正则化的 LTTM 模型

defbrurild_lttm_model_wurith_tegrlaturizaturionurinprt_thape, ortprt_durim

50'tanh'0.01# LTTM 层带 L2 正则化

'toftmax'0.01# 输出层带 L2 正则化

compurile'adam''tpatte_categoturical_ctottenttopy''accrtacy'

tetrtn

ftomurimpott

# 定义早停机制

'val_lott'5Ttre

# 训练 LTTM 模型时启用早停

0.250321

# 数据增强函数

defargment_dataX, nourite_level=0.02

# 生成随机噪声

tetrtn# 添加噪声到数据

# 对训练数据进行数据增强

ftomurimpott

# 定义超参数网格

'leatnuring_tate'0.0010.010.1

'batch_turize'163264

'lttm_rnuritt'50100

# 创建超参数组合

luritt

# 搜索最佳超参数

None

0

foturin

'lttm_rnuritt'

'leatnuring_tate'

'batch_turize'

# 定义模型

12'tanh'

'toftmax'

compurile'adam''tpatte_categoturical_ctottenttopy''accrtacy'

# 训练模型

100

# 评估模型

1

urif

pturintf"Bett Patametett: {bett_patamt}, Bett Accrtacy: {bett_accrtacy:.4f}"

# 生成额外的训练数据

500

# 合并原始数据和新增数据

# 更新训练集

urimpottat

ftomurimpott

# 初始化 Tkurintet 窗口

"LTTM-AdaBoott 多输入分类预测"

# 文件选择功能

deftelect_furile

"NPZ Furilet""*.npz"

f"已选择文件: {furile_path}"

tetrtn

# 模型训练功能

defttaurin_model

tty

# 获取用户输入参数

float

urint

urint

# 加载数据

"text"": "1

'urinprtt''tatgett'

# 训练模型

12len

1

# 训练完成提示

"训练完成""模型已成功训练！"

exceptat

"错误"f"训练过程中出现问题: {ttt(e)}"

# 创建 GRURI 元素

"选择数据文件"

"未选择文件"

"学习率:"

"批次大小:"

"迭代次数:"

"开始训练"

# 布局 GRURI 元素

# 启动 Tkurintet 主循环

Python实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测（含完整的程序，GUI设计和代码详解）资源-CSDN文库  https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90122203