【LSTM回归预测】基于主成分分析结合BiLSTM实现数据回归预测附matlab代码PCA-BiLSTM

简介: 【LSTM回归预测】基于主成分分析结合BiLSTM实现数据回归预测附matlab代码PCA-BiLSTM

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统

⛄ 内容介绍

一种基于PCA-BILSTM的多因素短期负荷预测方法,首先对原始输入数据进行归一化得到一个多维矩阵,并利用PCA方法对多维矩阵进行主成分提取,然后利用BILSTM网络预测模型进行预测.通过与传统电力负荷预测方法对比,该方法平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均有所下降,结果表明该方法具有较高的预测精度.

⛄ 部分代码

%% 基于lstm神经网络时序温度时序预测附matlab代码

clc;

clear all;

close all;

%输入样本

data1=xlsread('数据列表(2022-09-01_2022-10-01).xlsx','Table1','A2:A4240');

T=1:length(data1); %输入时间

data=data1;%输入第m个类型的

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]李泽文, 胡让, 穆利智,等. 基于PCA-DBILSTM的多因素短期负荷预测方法:, CN111027772A[P]. 2020.

[2]殷茗, 王一博, 孟丹荔,等. 基于Bi-LSTM的敏捷开发需求变更预测方法:, CN110569591A[P]. 2019.

⛄ Matlab代码关注

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
5天前
|
算法
基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真
AdaBoost(Adaptive Boosting)是一种由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出的集成学习方法,旨在通过迭代训练多个弱分类器并赋予分类效果好的弱分类器更高权重,最终构建一个强分类器。该方法通过逐步调整样本权重,使算法更关注前一轮中被误分类的样本,从而逐步优化模型。示例代码在MATLAB 2022A版本中运行,展示了随着弱分类器数量增加,分类错误率的变化及测试数据的分类结果。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 大数据 PyTorch
行为检测(一):openpose、LSTM、TSN、C3D等架构实现或者开源代码总结
这篇文章总结了包括openpose、LSTM、TSN和C3D在内的几种行为检测架构的实现方法和开源代码资源。
82 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
本项目采用MATLAB 2022a实现时间序列预测,利用CNN与LSTM结合的优势,并以鲸鱼优化算法(WOA)优化模型超参数。CNN提取时间序列的局部特征,LSTM处理长期依赖关系,而WOA确保参数最优配置以提高预测准确性。完整代码附带中文注释及操作指南,运行效果无水印展示。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
本项目展示了一种结合灰狼优化(GWO)与深度学习模型(CNN和LSTM)的时间序列预测方法。GWO算法高效优化模型超参数,提升预测精度。CNN提取局部特征,LSTM处理长序列依赖,共同实现准确的未来数值预测。项目包括MATLAB 2022a环境下运行的完整代码及视频教程,代码内含详细中文注释,便于理解和操作。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
时间序列预测关键在于有效利用历史数据预测未来值。本研究采用卷积神经网络(CNN)提取时间序列特征,结合GRU处理序列依赖性,并用灰狼优化(GWO)精调模型参数。CNN通过卷积与池化层提取数据特征,GRU通过更新门和重置门机制有效管理长期依赖。GWO模拟灰狼社群行为进行全局优化,提升预测准确性。本项目使用MATLAB 2022a实现,含详细中文注释及操作视频教程。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于WOA优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
本项目运用鲸鱼优化算法(WOA)优化卷积神经网络(CNN)与GRU网络的超参数,以提升时间序列预测精度。在MATLAB 2022a环境下,通过CNN提取时间序列的局部特征,而GRU则记忆长期依赖。WOA确保模型参数最优配置。代码附有中文注释及操作视频,便于理解和应用。效果预览无水印,直观展示预测准确性。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于改进K-means的网络数据聚类算法matlab仿真
**摘要:** K-means聚类算法分析,利用MATLAB2022a进行实现。算法基于最小化误差平方和,优点在于简单快速,适合大数据集,但易受初始值影响。文中探讨了该依赖性并通过实验展示了随机初始值对结果的敏感性。针对传统算法的局限,提出改进版解决孤点影响和K值选择问题。代码中遍历不同K值,计算距离代价,寻找最优聚类数。最终应用改进后的K-means进行聚类分析。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 API 异构计算
7.1.3.2、使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型的网络定义
该文章详细介绍了如何使用飞桨框架实现基于LSTM的情感分析模型,包括网络定义、模型训练、评估和预测的完整流程,并提供了相应的代码实现。
|
4月前
|
机器学习/深度学习
【机器学习】面试题:LSTM长短期记忆网络的理解?LSTM是怎么解决梯度消失的问题的?还有哪些其它的解决梯度消失或梯度爆炸的方法?
长短时记忆网络(LSTM)的基本概念、解决梯度消失问题的机制,以及介绍了包括梯度裁剪、改变激活函数、残差结构和Batch Normalization在内的其他方法来解决梯度消失或梯度爆炸问题。
191 2

热门文章

最新文章