时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: 时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

@TOC

预测结果

image.png
image.png

image.png

基本介绍

MATLAB实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
1.MATLAB实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价);
2.运行环境Matlab2020及以上,data为数据集,单变量时间序列预测;
3.递归预测未来数据,可以控制预测未来大小的数目,适合循环性、周期性数据预测;
4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标;

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式:私信博主回复MATLAB实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
    ```matlab
    %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    %% 数据集分析
    outdim = 1; % 最后一列为输出
    num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
    %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    %% 划分训练集和测试集
    P_train = res(1: num_trains, 1: f)';
    T_train = res(1: num_trains, f + 1: end)';
    M = size(P_train, 2);
    %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    P_test = res(num_trains + 1: end, 1: f)';
    T_test = res(num_trains + 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);

————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/132093256
```

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

相关文章
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
卷积神经网络(CNN)的工作原理深度解析
【6月更文挑战第14天】本文深度解析卷积神经网络(CNN)的工作原理。CNN由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层构成。卷积层通过滤波器提取特征,激活函数增加非线性,池化层降低维度。全连接层整合特征,输出层根据任务产生预测。CNN通过特征提取、整合、反向传播和优化进行学习。尽管存在计算量大、参数多等问题,但随着技术发展,CNN在计算机视觉领域的潜力将持续增长。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中,应用PSO优化的LSTM模型提升了电力负荷预测效果。优化前预测波动大,优化后预测更稳定。PSO借鉴群体智能,寻找LSTM超参数(如学习率、隐藏层大小)的最优组合,以最小化误差。LSTM通过门控机制处理序列数据。代码显示了模型训练、预测及误差可视化过程。经过优化,模型性能得到改善。
18 6
|
1天前
|
缓存 算法
基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法matlab仿真
**摘要:** 该程序实现了一个基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法,旨在提升无线网络的传输效率和吞吐量。在MATLAB2022a中测试,结果显示了不同数据流个数下的网络吞吐量。算法通过Dijkstra函数寻找路径,计算编码机会(Nab和Nx),并根据编码机会减少传输次数。当有编码机会时,中间节点执行编码和解码操作,优化传输路径。结果以图表形式展示,显示数据流与吞吐量的关系,并保存为`R0.mat`。COPE算法预测和利用编码机会,适应卫星网络的动态特性,提高数据传输的可靠性和效率。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 Shell
【从零开始学习深度学习】22. 卷积神经网络(CNN)中填充(padding)与步幅(stride)详解,填充、步幅、输入及输出之间的关系
【从零开始学习深度学习】22. 卷积神经网络(CNN)中填充(padding)与步幅(stride)详解,填充、步幅、输入及输出之间的关系
|
9天前
|
机器学习/深度学习
【从零开始学习深度学习】21. 卷积神经网络(CNN)之二维卷积层原理介绍、如何用卷积层检测物体边缘
【从零开始学习深度学习】21. 卷积神经网络(CNN)之二维卷积层原理介绍、如何用卷积层检测物体边缘
|
9天前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
【从零开始学习深度学习】36. 门控循环神经网络之长短期记忆网络(LSTM)介绍、Pytorch实现LSTM并进行训练预测
【从零开始学习深度学习】36. 门控循环神经网络之长短期记忆网络(LSTM)介绍、Pytorch实现LSTM并进行训练预测
|
13天前
|
传感器 算法 安全
基于WSN网络的定向步幻影路由算法matlab仿真
该文探讨了无线传感器网络中的位置隐私保护,对比了NDRW路由与定向步幻影路由在安全时间和能耗方面的性能。在MATLAB2022a中进行测试,结果显示NDRW路由提供最长的安全时间,尤其在长距离传输时,且在近距离下能耗低于幻影路由。幻影路由虽消耗更多能量,但通过随机步创造幻影源以增强安全性。NDRW路由利用非确定性随机游走策略,避免拥堵并提高效率,而幻影路由则引入方向性控制,通过启发式算法优化路径选择。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于GA遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
摘要:该内容展示了基于遗传算法优化的CNN-LSTM时间序列预测模型在matlab2022a中的应用。核心程序包括遗传算法优化过程、网络训练、误差分析及预测结果的可视化。模型通过GA调整CNN-LSTM的超参数,提升预测准确性和稳定性。算法流程涉及初始化、评估、选择、交叉和变异等步骤,旨在找到最佳超参数以优化模型性能。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 TensorFlow
深入浅出:理解和实现深度学习中的卷积神经网络(CNN)
在当今的数据驱动世界,深度学习已经成为许多领域的关键技术。本文将深入探讨卷积神经网络(CNN)的原理、结构和应用,旨在帮助读者全面理解这项强大的技术,并提供实际的实现技巧。
17 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
摘要: 在MATLAB 2022a中,对比了电力负荷预测算法优化前后的效果。优化前为"Ttttttt111222",优化后为"Tttttttt333444",明显改进体现为"Tttttttttt5555"。该算法结合了粒子群优化(PSO)和长门控循环单元(GRU)网络,利用PSO优化GRU的超参数,提升预测准确性和稳定性。PSO模仿鸟群行为寻找最优解,而GRU通过更新门和重置门处理长期依赖问题。核心MATLAB程序展示了训练和预测过程,包括使用'adam'优化器和超参数调整,最终评估并保存预测结果。
15 0