回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于BiLSTM-AdaBoost雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合AdaBoost多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)效果

基本介紹

1.MATLAB實(shí)現(xiàn)基于BiLSTM-AdaBoost雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合AdaBoost多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)；
2.運(yùn)行環(huán)境為Matlab2020b；
3.輸入多個(gè)特征，輸出單個(gè)變量，多變量回歸預(yù)測(cè)；
4.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，前7列輸入，最后1列輸出，main.m為主程序，運(yùn)行即可,所有文件放在一個(gè)文件夾；
5.命令窗口輸出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指標(biāo)評(píng)價(jià)。

模型描述

BiLSTM-AdaBoost是一種結(jié)合了雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）和AdaBoost算法的預(yù)測(cè)模型。BiLSTM是一種適用于序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，可以在處理時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)有效地捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系。而AdaBoost算法則是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過(guò)加權(quán)組合多個(gè)弱分類器來(lái)提高整體分類器的性能。
在BiLSTM-AdaBoost模型中，首先利用BiLSTM對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，將其轉(zhuǎn)化為高維特征向量。然后，將這些特征向量作為輸入，使用AdaBoost算法構(gòu)建多個(gè)弱回歸器。每個(gè)弱回歸器都是基于一個(gè)隨機(jī)子集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)。最終，通過(guò)組合所有弱回歸器的預(yù)測(cè)結(jié)果，得到一個(gè)最終的單輸出回歸預(yù)測(cè)結(jié)果。
BiLSTM-AdaBoost模型的優(yōu)點(diǎn)在于它可以同時(shí)利用深度學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。此外，該模型也具有較好的可解釋性，可以通過(guò)分析不同弱回歸器的貢獻(xiàn)來(lái)了解預(yù)測(cè)結(jié)果的形成過(guò)程。

程序設(shè)計(jì)

• 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式：私信博主；

%% 預(yù)測(cè)
t_sim1 = predict(net, p_train); 
t_sim2 = predict(net, p_test ); 

%%  數(shù)據(jù)反歸一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

%%  均方根誤差
error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);


%%  相關(guān)指標(biāo)計(jì)算
%  R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test  - T_sim2')^2 / norm(T_test  - mean(T_test ))^2;

disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的R2為：', num2str(R1)])
disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的R2為：', num2str(R2)])

%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;

disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MAE為：', num2str(mae1)])
disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的MAE為：', num2str(mae2)])

%% 平均絕對(duì)百分比誤差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1')./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2')./T_test));

disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MAPE為：', num2str(MAPE1)])
disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的MAPE為：', num2str(MAPE2)])

%  MBE
mbe1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mbe2 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ N ;

disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MBE為：', num2str(mbe1)])
disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的MBE為：', num2str(mbe2)])

%均方誤差 MSE
mse1 = sum((T_sim1' - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2' - T_test).^2)./N;

disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MSE為：', num2str(mse1)])
disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的MSE為：', num2str(mse2)])

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-483547.html

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