时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

目录

    • [时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测](#时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测)

预测效果







基本介绍

1.Matlab实现CNN-BiLSTM-Adaboost时间序列预测,卷积双向长短期记忆神经网络结合AdaBoost时间序列预测(风电功率预测);

2.运行环境为Matlab2021b;

3.data为数据集,excel数据,单变量时间序列数据,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;

4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE、RPD多指标评价;

模型描述

CNN-BiLSTM-AdaBoost是一种将CNN-BiLSTM和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法,旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言,AdaBoost则是一种集成学习方法,它将多个弱学习器组合起来形成一个强学习器,其中每个学习器都是针对不同数据集和特征表示训练的。CNN-BiLSTM-AdaBoost算法的基本思想是将CNN-BiLSTM作为基模型,利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言,我们可以训练多个CNN-BiLSTM模型,每个模型使用不同的数据集和特征表示,然后将它们的预测结果组合起来,形成一个更准确和鲁棒的模型。

程序设计

clike 复制代码
% 训练集和测试集划分
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度


P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
options0 = trainingOptions('adam', ...                 % 优化算法Adam
    'MaxEpochs', 100, ...                            % 最大训练次数
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值
    'InitialLearnRate', 0.01, ...         % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整
    'LearnRateDropPeriod',70, ...                   % 训练100次后开始调整学习率
    'LearnRateDropFactor',0.01, ...                    % 学习率调整因子
    'L2Regularization', 0.001, ...         % 正则化参数
    'ExecutionEnvironment', 'cpu',...                 % 训练环境
    'Verbose', 1, ...                                 % 关闭优化过程
    'Plots', 'none');                    % 画出曲线

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
矩阵猫咪1 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2 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
正义的彬彬侠4 天前
在AdaBoost中,分类错误的样本的权重会增大
人工智能·机器学习·adaboost·集成学习·boosting·自适应提升算法
正义的彬彬侠4 天前
在AdaBoost中每轮训练后,为什么错误分类的样本权重会增大e^2αt倍
人工智能·机器学习·adaboost·集成学习·boosting·自适应提升算法
阡之尘埃5 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
bingHHB12 天前
小满OKKICRM与钉钉数据集成方案解析
服务器·数据库·集成测试·钉钉·集成学习
bingHHB12 天前
企业数据高效集成案例:钉钉到MySQL的数据同步
运维·集成测试·集成学习
standxy12 天前
高效集成钉钉报销到金蝶付款单的技术实现
钉钉·集成学习
bingHHB12 天前
实现简道云与企业微信的自动化数据集成
服务器·数据库·php·集成学习·金蝶云星空
Letmooning12 天前
[机器学习]集成学习
人工智能·机器学习·集成学习