【MATLAB第19期】基于贝叶斯Bayes算法优化CNN-LSTM长短期记忆网络的单列时间序列模型及多输入单输出回归预测模型

简介: 【MATLAB第19期】基于贝叶斯Bayes算法优化CNN-LSTM长短期记忆网络的单列时间序列模型及多输入单输出回归预测模型

基于贝叶斯Bayes算法优化CNN-LSTM长短期记忆网络的单列时间序列模型及多输入单输出回归预测模型


前言


前面在【MATLAB第8期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型,即单输入数据时间序列预测,见本人CSDN主页。


前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型思路框架,见本人CSDN主页。


思路


本文分别使用单列时间序列数据及多输入单输出数据,进行BO-CNNLSTM预测。贝叶斯原理及内容不多介绍。


1.时间序列预测模型


时间序列数据:单列数据

超参数优化:有大量的超参数可供调整和优化,使用贝叶斯优化来优化CNN-LSTM参数

optimVars = [
    optimizableVariable('NoFilter1',[8 64],'Type','integer')                         %卷积层1卷积核数量 
    optimizableVariable('NoFilter2',[8 64],'Type','integer')                         %卷积层2卷积核数量
    optimizableVariable('FilterSize1',[3 16],'Type','integer')                       %卷积层1卷积核大小
    optimizableVariable('FilterSize2',[3 16],'Type','integer')                       %卷积层2卷积核大小
    optimizableVariable('Lag',[3 9],'Type','integer')                                %时间滞后阶数范围                 
    optimizableVariable('MiniBatchSize',{'16' '32' '48' },'Type','categorical')      %批处理范围选择 
    optimizableVariable('learningrate',[1e-5 1e-1],'Type','real',"Transform","log")];%学习率优化选择

贝叶斯优化次数:10

贝叶斯优化结果:(参数简化,如最大运行时间仅设置为10*60)

测试集MAE=

1.3433

测试集RMSE=

1.9390


2.回归预测模型


使用多输入单输出数据

80%训练 20%测试

超参数优化:有大量的超参数可供调整和优化,使用贝叶斯优化来优化CNN-LSTM参数

%% 优化CNNLSTM结构参数


optimVars = [
    optimizableVariable('numHiddenUnits1',[50 200],'Type','integer')% LSTM第一层隐含层神经元数
    optimizableVariable('numHiddenUnits2',[50 200],'Type','integer')% LSTM第二层隐含层神经元数
    optimizableVariable('NoFilter1',[8 64],'Type','integer') %卷积层卷积核数量 
    optimizableVariable('FilterSize1',[3 16],'Type','integer')%卷积层卷积核大小
  ];

**


预测结果:

**


CNNLSTM训练集均方根误差(RMSE):3.2152

CNNLSTM训练集平均绝对误差(MAE):2.5149

CNNLSTM训练集平均相对百分误差(MAPE):5.0728%

CNNLSTM训练集R-square决定系数(R2):0.98159

CNNLSTM测试集均方根误差(RMSE):2.9023

CNNLSTM测试集平均绝对误差(MAE):2.1754

CNNLSTM测试集平均相对百分误差(MAPE):3.4288%

CNNLSTM测试集R-square决定系数(R2):0.96609

BO-CNNLSTM训练集均方根误差(RMSE):1.6549

BO-CNNLSTM训练集平均绝对误差(MAE):1.2913

BO-CNNLSTM训练集平均相对百分误差(MAPE):2.9743%

BO-CNNLSTM训练集R-square决定系数(R2):0.99484

BO-CNNLSTM测试集均方根误差(RMSE):2.4997

BO-CNNLSTM测试集平均绝对误差(MAE):2.098

BO-CNNLSTM测试集平均相对百分误差(MAPE):3.5159%

BO-CNNLSTM测试集R-square决定系数(R2):0.98186


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