精密模具东莞网站建设,好订单网服装外发加工,专业搜索引擎seo合作,百度推广登录地址注意力机制时空特征融合#xff01;组合模型集成学习预测#xff01;LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测 目录 注意力机制时空特征融合#xff01;组合模型集成学习预测#xff01;LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基…注意力机制时空特征融合组合模型集成学习预测LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测 目录 注意力机制时空特征融合组合模型集成学习预测LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
1.Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost时间序列预测长短期记忆神经网络注意力机制结合AdaBoost多变量时间序列预测注意力机制时空特征融合组合模型集成学习预测LSTM-Attention-Adaboost多变量负荷预测 LSTM-Attention-AdaBoost是一种将LSTM-Attention和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言AdaBoost则是一种集成学习方法它将多个弱学习器组合起来形成一个强学习器其中每个学习器都是针对不同数据集和特征表示训练的。LSTM-Attention-AdaBoost算法的基本思想是将LSTM-Attention作为基模型利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言我们可以训练多个LSTM-Attention模型每个模型使用不同的数据集和特征表示然后将它们的预测结果组合起来形成一个更准确和鲁棒的模型。 2.运行环境为Matlab2023b 3.data为数据集excel数据多输入单输出时间序列数据main.m为主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE多指标评价
程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复组合模型集成学习预测LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测Matlab。 %% 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, 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);%% 数据平铺for i 1:size(P_train,2)trainD{i,:} (reshape(p_train(:,i),size(p_train,1),1,1));
endfor i 1:size(p_test,2)testD{i,:} (reshape(p_test(:,i),size(p_test,1),1,1));
endtargetD t_train;
targetD_test t_test;numFeatures size(p_train,1);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
