回歸預(yù)測 | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于BiGRU-AdaBoost雙向門控循環(huán)單元結(jié)合AdaBoost多輸入單輸出回歸預(yù)測

預(yù)測效果

基本介紹

1.MATLAB實(shí)現(xiàn)基于BiGRU-AdaBoost雙向門控循環(huán)單元結(jié)合AdaBoost多輸入單輸出回歸預(yù)測；
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；
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

BiGRU-AdaBoost雙向門控循環(huán)單元結(jié)合AdaBoost多輸入單輸出回歸預(yù)測是一種基于深度學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)的預(yù)測方法，其主要思想是將雙向門控循環(huán)單元（BiGRU）和AdaBoost算法相結(jié)合，通過多輸入單輸出回歸模型進(jìn)行預(yù)測。
具體流程如下：
數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化和分割等預(yù)處理步驟。
特征提?。豪肂iGRU模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)特征向量作為AdaBoost算法的輸入。
AdaBoost模型訓(xùn)練：利用AdaBoost算法對(duì)多個(gè)特征向量進(jìn)行加權(quán)組合，得到最終的預(yù)測結(jié)果。
模型評(píng)估：對(duì)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，包括均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等指標(biāo)。
模型優(yōu)化：根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，可以嘗試調(diào)整GRU模型的參數(shù)、改變AdaBoost算法的參數(shù)等。
預(yù)測應(yīng)用：將優(yōu)化后的模型應(yīng)用于實(shí)際預(yù)測任務(wù)中，進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測。
該方法的優(yōu)點(diǎn)在于，BiGRU模型可以提取數(shù)據(jù)中的長期時(shí)間序列特征，而AdaBoost算法可以有效地利用多個(gè)特征向量進(jìn)行加權(quán)組合，提高預(yù)測準(zhǔn)確率。同時(shí)，該方法不僅適用于單一數(shù)據(jù)源的預(yù)測任務(wù)，也可以應(yīng)用于多數(shù)據(jù)源的集成預(yù)測任務(wù)中。缺點(diǎn)在于，該方法對(duì)數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源的要求較高，需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算能力。

程序設(shè)計(jì)

• 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式：私信回復(fù)BiGRU-AdaBoost雙向門控循環(huán)單元結(jié)合AdaBoost多輸入單輸出回歸預(yù)測。

%% 預(yù)測
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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-569524.html

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