时序预测 | MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机时间序列预测(多指标评价)

时序预测 | MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机时间序列预测(多指标评价)

目录

• • [时序预测 | MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机时间序列预测(多指标评价)](#时序预测 | MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机时间序列预测(多指标评价))
  • • 效果一览
    • 基本描述
    • 程序设计
    • 参考资料

效果一览

基本描述

MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机时间序列预测(多指标评价)

DBN是一种多层神经网络，可以通过逐层训练来提取时间序列数据的特征。用DBN模型提取时间序列数据的特征。使用支持向量机工具箱中的函数构建SVM模型。支持向量机是一种监督学习算法，可以用于分类和回归任务。使用MATLAB的支持向量机工具箱中的函数来构建SVM模型。使用SVM模型进行时间序列预测。将DBN提取的特征作为输入，使用SVM模型进行时间序列的预测。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式：私信回复MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机时间序列预测(多指标评价)。

%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  导入数据（时间序列的单列数据）
result = xlsread('data.xlsx');
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

%%  绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'y-', 1: M, T_sim1, 'b-', 'LineWidth', 1)
legend('真实值','预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};
title(string)
xlim([1, M])
grid
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
figure
plot(1: N, T_test, 'm-', 1: N, T_sim2, 'g-', 'LineWidth', 1)
legend('真实值','预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比';['RMSE=' num2str(error2)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  相关指标计算
%  R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test  - T_sim2')^2 / norm(T_test  - mean(T_test ))^2;
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%  MBE
mbe1 = sum(T_sim1' - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2' - T_test ) ./ N ;
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

参考资料

1 https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161

2 https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718