區(qū)間預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN-GRU-Multihead-Attention-KDE多頭注意力卷積門控循環(huán)單元多變量時(shí)間序列區(qū)間預(yù)測(cè)

效果一覽

基本介紹

1.Matlab實(shí)現(xiàn)基于CNN-GRU-Multihead-Attention-KDE卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合門控循環(huán)單元多頭注意力多變量時(shí)間序列區(qū)間預(yù)測(cè)；
2.多圖輸出、點(diǎn)預(yù)測(cè)多指標(biāo)輸出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2)，區(qū)間預(yù)測(cè)多指比輸出（區(qū)間覆蓋率PICP、區(qū)間平均寬度百分比PINAW），多輸入單輸出，含點(diǎn)預(yù)測(cè)圖、不同置信區(qū)間預(yù)測(cè)圖、誤差分析圖、核密度估計(jì)概率密度圖；
3.data為數(shù)據(jù)集，功率數(shù)據(jù)集，用多個(gè)關(guān)聯(lián)變量，預(yù)測(cè)最后一列功率數(shù)據(jù)，也可適用于負(fù)荷預(yù)測(cè)、風(fēng)速預(yù)測(cè)；MainQRCNN_GRU_MATT_KDENTS為主程序，其余為函數(shù)文件，無需運(yùn)行；
4.代碼質(zhì)量高，注釋清楚，含數(shù)據(jù)預(yù)處理部分，處理缺失值，如果為nan，則刪除，也含核密度估計(jì)；
5.運(yùn)行環(huán)境Matlab2021及以上。

模型描述

多頭注意力卷積門控循環(huán)單元是一種用于多變量時(shí)間序列區(qū)間預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型，它結(jié)合了多頭注意力機(jī)制、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元。
該模型的具體原理如下：
數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)于多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)，首先需要對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，包括歸一化、填充缺失值等操作，以便于后續(xù)的模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。
特征提?。菏褂镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)每個(gè)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，提取出每個(gè)時(shí)間步的特征向量。
多頭注意力：對(duì)于每個(gè)時(shí)間步的特征向量，使用多頭注意力機(jī)制來選擇每個(gè)變量的重要特征，以此來生成加權(quán)平均的特征向量。
門控循環(huán)單元：使用門控循環(huán)單元（GRU）來建模時(shí)間序列之間的關(guān)系，以及變量之間的依賴關(guān)系。GRU是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有門控機(jī)制，可以控制信息的流動(dòng)。
輸出：最后，將GRU的輸出與注意力加權(quán)的特征向量進(jìn)行拼接，得到模型的最終輸出。該輸出可以用于多變量時(shí)間序列的區(qū)間預(yù)測(cè)，例如預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)的變量值。
整個(gè)模型的訓(xùn)練過程是一個(gè)端到端的過程，使用反向傳播算法來優(yōu)化模型參數(shù)。在預(yù)測(cè)過程中，可以將歷史數(shù)據(jù)作為輸入，得到模型的輸出，從而進(jìn)行區(qū)間預(yù)測(cè)。

程序設(shè)計(jì)

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式：私信博主回復(fù)MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN-GRU-Multihead-Attention-KDE多頭注意力卷積門控循環(huán)單元多變量時(shí)間序列區(qū)間預(yù)測(cè)。

ntrain=round(nwhole*num_size);
	ntest =nwhole-ntrain;
	% 準(zhǔn)備輸入和輸出訓(xùn)練數(shù)據(jù)
	input_train =input(:,temp(1:ntrain));
	output_train=output(:,temp(1:ntrain));
	% 準(zhǔn)備測(cè)試數(shù)據(jù)
	input_test =input(:, temp(ntrain+1:ntrain+ntest));
	output_test=output(:,temp(ntrain+1:ntrain+ntest));
	%% 數(shù)據(jù)歸一化
	method=@mapminmax;
	[inputn_train,inputps]=method(input_train);
	inputn_test=method('apply',input_test,inputps);
	[outputn_train,outputps]=method(output_train);
	outputn_test=method('apply',output_test,outputps);
	% 創(chuàng)建元胞或向量，長(zhǎng)度為訓(xùn)練集大?。?	XrTrain = cell(size(inputn_train,2),1);
	YrTrain = zeros(size(outputn_train,2),1);
	for i=1:size(inputn_train,2)
		XrTrain{i,1} = inputn_train(:,i);
		YrTrain(i,1) = outputn_train(:,i);
	end
	% 創(chuàng)建元胞或向量，長(zhǎng)度為測(cè)試集大小；
	XrTest = cell(size(inputn_test,2),1);
	YrTest = zeros(size(outputn_test,2),1);
	for i=1:size(input_test,2)
		XrTest{i,1} = inputn_test(:,i);
		YrTest(i,1) = outputn_test(:,i);
	end

	%% 創(chuàng)建混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
%%  區(qū)間覆蓋率
RangeForm = [T_sim(:, 1), T_sim(:, end)];
Num = 0;

for i = 1 : length(T_train)
    Num = Num +  (T_train(i) >= RangeForm(i, 1) && T_train(i) <= RangeForm(i, 2));
end

picp = Num / length(T_train);     


    S = cumtrapz(X,Y);
    Index = find(abs(m-S)<=1e-2);
    Q = X(max(Index));

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-469531.html

到了這里，關(guān)于區(qū)間預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于QRCNN-GRU-Multihead-Attention多頭注意力卷積門控循環(huán)單元多變量時(shí)間序列區(qū)間預(yù)測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！