注意力机制+时空特征融合！组合模型集成学习预测！LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost时间序列预测，长短期记忆神经网络注意力机制结合AdaBoost多变量时间序列预测；注意力机制+时空特征融合！组合模型集成学习预测！LSTM-Attention-Adaboost多变量负荷预测；

LSTM-Attention-AdaBoost是一种将LSTM-Attention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。LSTM-Attention-AdaBoost算法的基本思想是将LSTM-Attention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LSTM-Attention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。

2.运行环境为Matlab2023b；

3.data为数据集，excel数据，多输入单输出时间序列数据，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多指标评价；

程序设计

完整程序和数据获取方式私信博主回复组合模型集成学习预测！LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测（Matlab）。

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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



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

for i = 1:size(P_train,2)
    trainD{i,:} = (reshape(p_train(:,i),size(p_train,1),1,1));
end

for i = 1:size(p_test,2)
    testD{i,:} = (reshape(p_test(:,i),size(p_test,1),1,1));
end


targetD =  t_train;
targetD_test  =  t_test;

numFeatures = size(p_train,1);

参考资料

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

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

注意力机制+时空特征融合！组合模型集成学习预测！LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测