時(shí)序預(yù)測 | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于SVM-Adaboost支持向量機(jī)結(jié)合AdaBoost時(shí)間序列預(yù)測

預(yù)測效果

基本介紹

1.Matlab實(shí)現(xiàn)SVM-Adaboost時(shí)間序列預(yù)測（風(fēng)電功率預(yù)測）；
2.運(yùn)行環(huán)境為Matlab2020b；
3.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，單變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)，SVM_AdaboostTS.m為主程序，運(yùn)行即可,所有文件放在一個(gè)文件夾；
4.命令窗口輸出R2、MAE、MAPE、RMSE多指標(biāo)評價(jià)。

模型描述

SVM-AdaBoost是一種將SVM和AdaBoost兩種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合起來使用的方法，旨在提高模型的性能和魯棒性。具體而言，AdaBoost則是一種集成學(xué)習(xí)方法，它將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器組合起來形成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器，其中每個(gè)學(xué)習(xí)器都是針對不同數(shù)據(jù)集和特征表示訓(xùn)練的。SVM-AdaBoost算法的基本思想是將SVM作為基模型，利用AdaBoost算法對其進(jìn)行增強(qiáng)。具體而言，我們可以訓(xùn)練多個(gè)SVM模型，每個(gè)模型使用不同的數(shù)據(jù)集和特征表示，然后將它們的預(yù)測結(jié)果組合起來，形成一個(gè)更準(zhǔn)確和魯棒的模型。

程序設(shè)計(jì)

• 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式：私信回復(fù)MATLAB實(shí)現(xiàn)基于SVM-Adaboost支持向量機(jī)結(jié)合AdaBoost時(shí)間序列預(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