回归预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测

目录

    • 回归预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

回归预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测_第1张图片

回归预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测_第2张图片

基本介绍

1.MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测;
2.运行环境为Matlab2020b;
3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测;
4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;
5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价。

模型描述

基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络的AdaBoost多输入单输出回归预测是一种集成学习方法,旨在利用多个输入变量来预测单个输出变量的值。它结合了LSTM网络和AdaBoost算法的优点,能够捕获时序数据的长期依赖性和非线性关系,并提高预测精度。
LSTM网络是一种适用于序列数据的循环神经网络,通过门控机制可以有效地处理长期依赖性的问题。而AdaBoost是一种集成学习算法,通过加权组合多个弱学习器来提高预测准确性。将这两种方法结合起来,可以利用LSTM网络提取序列数据的特征,然后将这些特征作为AdaBoost的输入,通过多个弱学习器的加权组合来预测输出变量的值。
具体实现步骤如下:
数据预处理:将输入数据按照时间顺序划分为多个序列,每个序列包含多个输入变量和一个输出变量。
LSTM特征提取:对于每个序列,使用LSTM网络提取其特征表示。将LSTM网络的输出作为AdaBoost的输入数据。
AdaBoost回归:将LSTM网络的输出作为AdaBoost的输入数据,并使用多个弱学习器对输出变量进行回归预测。每个弱学习器的权重根据其预测误差进行更新,以提高整体的预测准确性。
预测输出:将多个弱学习器的预测结果进行加权组合,得到最终的预测输出结果。
需要注意的是,在实现过程中需要进行交叉验证和参数调优,以避免过拟合和欠拟合的问题。同时,为了提高模型的鲁棒性,还可以使用集成学习中的Bagging和随机森林等方法来进一步提高预测准确性。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式:私信博主;
%% 预测
t_sim1 = predict(net, p_train); 
t_sim2 = predict(net, p_test ); 

%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

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


%%  相关指标计算
%  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(['训练集数据的R2为:', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为:', num2str(R2)])

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

disp(['训练集数据的MAE为:', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为:', num2str(mae2)])

%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1')./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2')./T_test));

disp(['训练集数据的MAPE为:', num2str(MAPE1)])
disp(['测试集数据的MAPE为:', num2str(MAPE2)])

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

disp(['训练集数据的MBE为:', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(mbe2)])

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

disp(['训练集数据的MSE为:', num2str(mse1)])
disp(['测试集数据的MSE为:', num2str(mse2)])

参考资料

[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

你可能感兴趣的:(回归预测,LSTM,AdaBoost,LSTM-AdaBoost,长短期记忆网络)