区间预测 | Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测

区间预测 | Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测

目录

    • [区间预测 | Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测](#区间预测 | Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测)

效果一览


基本介绍

1.Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测;

2.多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2、区间覆盖率、区间平均宽度百分比),单变量时序预测,含不同置信区间图;

3.data为数据集,用过去一段时间的变量,预测下一时刻,适用于负荷预测、风速预测等;main为主程序,其余为函数文件,无需运行;代码质量高,注释清楚;

4.直接替换Excel数据即可用,注释清晰,适合新手小白,直接运行main文件一键出图。

5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测
clike 复制代码
%%  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


%%  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
res = xlsread('data.xlsx');

%%  绘图
figure
fill([1 : M, M : -1 : 1], [L_sim1{1}, L_sim1{end}(end : -1 : 1)], ...
    'r', 'FaceColor', [1, 0.8, 0.8], 'EdgeColor', 'none')
hold on 
plot(1 : M, T_train, '-', 1 : M, T_sim1', '-', 'LineWidth', 0.3)
legend('95%的置信区间', '真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'QRCNN-BiGRU-Attention训练集预测结果对比'; ['RMSE = ' num2str(error1)]};
title(string)
xlim([1, M])
grid

figure
fill([1 : N, N : -1 : 1], [L_sim2{1}, L_sim2{end}(end : -1 : 1)], ...
    'r', 'FaceColor', [1, 0.8, 0.8], 'EdgeColor', 'none')
hold on 
plot(1 : N, T_test, '-', 1 : N, T_sim2', '-', 'LineWidth', 1)
legend('95%的置信区间', '真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'QRCNN-BiGRU-Attention测试集预测结果对比'; ['RMSE = ' num2str(error2)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217

[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340

相关推荐
胖哥真不错20 天前
Python基于TensorFlow实现双向长短时记忆循环神经网络加注意力机制回归模型(BiLSTM-Attention回归算法)项目实战
python·tensorflow·attention·项目实战·bilstm·双向长短时记忆循环神经网络·注意力机制回归模型
胖哥真不错21 天前
Python基于TensorFlow实现双向循环神经网络GRU加注意力机制分类模型(BiGRU-Attention分类算法)项目实战
python·tensorflow·attention·项目实战·bigru·双向循环神经网络gru·注意力机制分类模型
机器学习之心25 天前
SCI一区级 | Matlab实现SSA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测
人工智能·matlab·lstm·attention·多变量时间序列预测·ssa-tcn-lstm
CS_木成河2 个月前
【HuggingFace Transformers】OpenAIGPTModel的核心——Block源码解析
人工智能·gpt·深度学习·transformer·openai·attention·mlp
SpikeKing3 个月前
LLM - GPT(Decoder Only) 类模型的 KV Cache 公式与原理 教程
gpt·attention·公式·矩阵乘法·kv cache·decoderonly·键值缓存
逐梦苍穹3 个月前
【NLP】注意力机制:规则、作用、原理、实现方式
人工智能·自然语言处理·attention·注意力机制
机器学习之心3 个月前
3D靓图!CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attention双重分解卷积双向长短期注意力多元时序预测
attention·kmeans·cnn-bilstm·ceemdan·kmeans-vmd·双重分解卷积双向长短期·注意力多元时序预测
机器学习之心3 个月前
靓图!多点创新!CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-LSTM-Attention双重分解+卷积长短期+注意力多元时间序列预测
attention·cnn-lstm·ceemdan·双重分解·kmeans-vmd·卷积长短期记忆·注意力多元时间序列预测
机器学习之心4 个月前
SCI一区级 | Matlab实现SSA-CNN-GRU-Multihead-Attention多变量时间序列预测
matlab·cnn·gru·attention·多变量时间序列预测·ssa-cnn-gru
机器学习之心4 个月前
SCI一区级 | Matlab实现GJO-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测
matlab·cnn·lstm·attention·多变量时间序列预测·gjo-cnn-lstm