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
三月七(爱看动漫的程序员)4 天前
TAPO: Task-Referenced Adaptation for Prompt Optimization
人工智能·gpt·机器学习·语言模型·自然语言处理·prompt·集成学习
爱吃泡芙的小白白6 天前
机器学习——集成学习框架(GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost)、调参方法
机器学习·集成学习·模型微调·调参优化·模型调参方法
机器学习之心7 天前
BKA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN四模型多变量时序光伏功率预测,附模型报告
cnn·cnn-bilstm·bilstm·bka-cnn-bilstm·四模型多变量时序光伏功率预测
Blossom.1189 天前
AI赋能:科技写作的革新之路
人工智能·人机交互·学习方法·ai写作·集成学习·ai赋能·ai智能写作
Blossom.11810 天前
机器学习在自然语言处理中的应用与实践
人工智能·深度学习·机器学习·自然语言处理·集成学习·机器翻译·词嵌入
Python数据分析与机器学习10 天前
《基于深度学习的指纹识别智能门禁系统》开题报告
大数据·人工智能·python·深度学习·spark·集成测试·集成学习
闭月之泪舞11 天前
集成学习之随机森林
随机森林·机器学习·集成学习
万事可爱^12 天前
集成学习(下):Stacking集成方法
人工智能·机器学习·集成学习
代码骑士12 天前
集成学习(Ensemble Learning)基础知识2
人工智能·机器学习·集成学习
代码骑士13 天前
集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
人工智能·机器学习·集成学习