时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测)

时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测)

目录

    • [时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测)](#时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测))

预测效果







基本介绍

1.时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测);

2.运行环境为Matlab2021b;

3.单个变量时间序列预测;

4.data为数据集,单个变量excel数据,MainCNN_GRUTS.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;

5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价;

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式:私信博主回复MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测)
clike 复制代码
%% 预测
t_sim1 = predict(net, p_train); 
t_sim2 = predict(net, p_test ); 

%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);


%%  相关指标计算

%  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)])

%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1')./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2')./T_test));

disp(['训练集数据的MAPE为:', num2str(MAPE1)])
disp(['测试集数据的MAPE为:', num2str(MAPE2)])

%  MBE
mbe1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mbe2 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ N ;

disp(['训练集数据的MBE为:', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(mbe2)])

%均方误差 MSE
mse1 = sum((T_sim1' - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2' - T_test).^2)./N;

disp(['训练集数据的MSE为:', num2str(mse1)])
disp(['测试集数据的MSE为:', num2str(mse2)])

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501

[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501

相关推荐
机器学习之心8 天前
时序预测 | 改进图卷积+informer时间序列预测,pytorch架构
人工智能·pytorch·python·时间序列预测·informer·改进图卷积
机器学习之心12 天前
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测
多输入单输出回归预测·cnn·gru·transformer·cnn-gru
矩阵猫咪17 天前
【深度学习】时间序列预测、分类、异常检测、概率预测项目实战案例
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·机器学习·transformer·时间序列预测
机器学习之心17 天前
时序预测 | Matlab基于TSA-LSTM-Attention被囊群优化算法优化长短期记忆网络融合注意力机制多变量多步时间序列预测
时间序列预测·lstm-attention·融合注意力机制·多变量多步·tsa-lstm·被囊群优化算法优化
阡之尘埃20 天前
Python数据分析案例62——基于MAGU-LSTM的时间序列预测(记忆增强门控单元)
人工智能·python·深度学习·机器学习·数据分析·lstm·时间序列预测
Cyril_KI1 个月前
PyTorch搭建GNN(GCN、GraphSAGE和GAT)实现多节点、单节点内多变量输入多变量输出时空预测
pytorch·时间序列预测·gnn·时空预测
简简单单做算法2 个月前
基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真
人工智能·深度学习·gru·cnn-gru·贝叶斯优化·数据分类识别
机器学习之心2 个月前
时序预测 | Matlab实现GA-CNN遗传算法优化卷积神经网络时间序列预测
时间序列预测·ga-cnn·遗传算法优化卷积神经网络
机器学习之心2 个月前
时序预测 | Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络时间序列预测
matlab·cnn·时间序列预测·pso-cnn·粒子群优化卷积神经网络
机器学习之心2 个月前
多维时序 | Matlab基于TCN-Transformer+LSTM双输入神经网络时间序列预测
神经网络·matlab·lstm·transformer·时间序列预测·tcn-transformer