[独家原创]基于分位数回归的Bayes-GRU多变量时序预测【区间预测】（多输入单输出）Matlab代码

$独家原创$ 基于分位数回归的Bayes-GRU多变量时序预测【区间预测】（多输入单输出）Matlab代码

效果一览

基本介绍

$独家原创$ 基于分位数回归的Bayes-GRU多变量时序预测 $区间预测$ ( 多输入单输出) Matlab代码

matlab代码，替换数据直接使用! ! !数据格式为excel格式! 如下。

1、程序已调试好，无需更改代码，替换数据直接使用!数据格式为Excel!

2、区间预测:描述更多不确定信息，并包括变量重要性分析与误差曲线

注:

1、包括picp pinaw等区间预测指标，置信区间可根据需要调整。

2、赠送数据集(格式如下)，可直接运行源程序出图

3、代码中文注释清晰，质量极高

程序设计

完整程序和数据获取方式私信博主回复** $独家原创$ 基于分位数回归的Bayes-GRU多变量时序预测【区间预测】（多输入单输出）Matlab代码**。

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%%  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

%%  划分训练集和测试集
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);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

t_train = t_train';
t_test  = t_test' ;

%%  数据格式转换
for i = 1 : M
    p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
end

for i = 1 : N
    p_test{i, 1}  = P_test( :, :, 1, i);
end

 
%%  参数设置
options = trainingOptions('adam', ...      % Adam 梯度下降算法
    'MaxEpochs', 100, ...                  % 最大训练次数 
    'InitialLearnRate', 0.01, ...          % 初始学习率为0.01
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...        % 学习率下降因子 0.1
    'LearnRateDropPeriod', 70, ...         % 经过训练后 学习率为 0.01*0.1
    'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集
    'Verbose', 1);
figure
subplot(2,1,1)
plot(T_train,'k--','LineWidth',1.5);
hold on
plot(T_sim_a','r-','LineWidth',1.5)
legend('真实值','预测值')

xlabel('样本点')
ylabel('数值')
subplot(2,1,2)
bar(T_sim_a'-T_train)


disp('............测试集误差指标............')
[mae2,rmse2,mape2,error2]=calc_error(T_test,T_sim_b');
fprintf('\n')


figure
subplot(2,1,1)
plot(T_test,'k--','LineWidth',1.5);
hold on
plot(T_sim_b','b-','LineWidth',1.5)
legend('真实值','预测值')

参考资料

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

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

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