深圳房产 网站建设,视频网站开发需要什么插件,企业所得税会计分录,德兴网站建设GA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、GA-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比 目录 GA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、GA-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
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基于GA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、GA-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)
Matlab代码每个模型的预测结果和组合对比结果都有! 1.无需繁琐步骤只需要运行一个main即可一键出所有图像。 2.程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel! 3.GA优化参数为:隐藏层节点数学习率正则化系数。 4.遗传算法Genetic AlgorithmGA是一种模拟自然选择和遗传机制的优化搜索算法由美国的 John holland于20世纪70年代提出。它通过模拟生物进化过程中的染色体基因的交叉、变异等过程将问题的求解过程转换成计算机仿真运算以搜索最优解。。 5.运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多 代码中文注释清晰质量极高赠送测试数据集可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白
程序设计
完整代码私信回复GA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、GA-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据
result xlsread(数据集.xlsx);%% 数据分析
num_samples length(result); % 样本个数
kim 2; % 延时步长前面多行历史数据作为自变量
zim 1; % 跨zim个时间点进行预测
nim size(result, 2) - 1; % 原始数据的特征是数目%% 划分数据集
for i 1: num_samples - kim - zim 1res(i, :) [reshape(result(i: i kim - 1 zim, 1: end - 1), 1, ...(kim zim) * nim), result(i kim zim - 1, end)];
end%% 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
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征长度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, -1, 1);%将训练集和测试集的数据调整到0到1之间
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, -1, 1);% 对测试集数据做归一化
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据以及3维数据需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train double(t_train);
t_test double(t_test );%% 数据格式转换
for i 1 : MLp_train{i, 1} p_train(:, :, 1, i);
endfor i 1 : NLp_test{i, 1} p_test( :, :, 1, i);
enddisp(----------运行CNN-LSTM模型----------);
%% CNN-LSTM
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
