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Matlab实现CNN-BiLSTM时间序列预测未来

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现CNN-BiLSTM时间序列预测未来；

2.运行环境Matlab2023b及以上，data为数据集，单变量时间序列预测；

3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测；

4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标；

程序设计

完整源码私信回复Matlab基于WOA-MVMD鲸鱼算法优化多元变分模态分解

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%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ...     % Adam 梯度下降算法'MaxEpochs', 100,...                  % 最大训练次数'MiniBatchSize',64,...                % 批处理'InitialLearnRate', 0.001,...         % 初始学习率为0.001'L2Regularization', 0.001,...         % L2正则化参数'LearnRateSchedule', 'piecewise',...  % 学习率下降'LearnRateDropFactor', 0.1,...        % 学习率下降因子 0.1'LearnRateDropPeriod', 50,...         % 经过50次训练后 学习率为 0.001*0.1'Shuffle', 'every-epoch',...          % 每次训练打乱数据集'ValidationPatience', Inf,...         % 关闭验证'Plots', 'training-progress',...      % 画出曲线'Verbose', false);
%%  训练模型
net= trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);
%% 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)])

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718