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
简简单单做算法6 小时前
基于GA遗传优化TCN-BiGRU注意力机制网络模型的时间序列预测算法matlab仿真
matlab·tcn-bigru·时间序列预测·注意力机制·ga遗传优化
山北雨夜漫步9 小时前
机器学习 Day12 集成学习简单介绍
人工智能·机器学习·集成学习
pljnb14 小时前
树模型与集成学习(决策树核心算法:ID3/C4.5/CART、随机森林、GBDT/XGBoost)
算法·决策树·集成学习
机器学习之心3 天前
时序预测 | Transformer-LSTM-SVM时间序列预测(Matlab完整源码和数据,适合基础小白研究)
支持向量机·lstm·transformer·时间序列预测
潇湘馆记9 天前
集成学习介绍
机器学习·集成学习
Secede.15 天前
深度集成学习不均衡样本图像分类
机器学习·分类·集成学习
緣起緣落19 天前
Linux(CentOS 7) 部署 redis 集群
linux·运维·服务器·redis·centos·集成学习
沙子可可19 天前
Apache Camel指南-第四章:路由径构建之异常处理
apache·集成学习
碳基学AI21 天前
哈尔滨工业大学DeepSeek公开课:探索大模型原理、技术与应用从GPT到DeepSeek|附视频与讲义免费下载方法
大数据·人工智能·python·gpt·算法·语言模型·集成学习
三月七(爱看动漫的程序员)25 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