時(shí)序預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)-遞歸預(yù)測(cè)未來(多指標(biāo)評(píng)價(jià))

預(yù)測(cè)結(jié)果

基本介紹

1.Matlab實(shí)現(xiàn)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)未來；
2.運(yùn)行環(huán)境Matlab2018及以上，data為數(shù)據(jù)集，單變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)；
3.遞歸預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)，可以控制預(yù)測(cè)未來大小的數(shù)目，適合循環(huán)性、周期性數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)；
4.命令窗口輸出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等評(píng)價(jià)指標(biāo)。
運(yùn)行環(huán)境Matlab2018及以上。
程序亂碼是由于Matlab版本不一致造成的，處理方式如下：
先重新下載程序，隨后，如main.m文件出現(xiàn)亂碼，則在（桌面的）文件夾中找到目標(biāo)文件main.m。右擊選擇打開方式為文本文檔（txt），查看文檔是否亂碼，通常不亂碼。
則刪除Matlab中的main.m的全部代碼，將文本文檔中不亂碼的代碼復(fù)制到Matlab中的main.m中。

程序設(shè)計(jì)

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式1：私信博主回復(fù)MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)-遞歸預(yù)測(cè)未來(多指標(biāo)評(píng)價(jià))，同等價(jià)值程序兌換；
• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式2(資源處直接下載)：MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)-遞歸預(yù)測(cè)未來(多指標(biāo)評(píng)價(jià))；
• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式3(訂閱《CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》專欄，同時(shí)可閱讀《CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》專欄內(nèi)容，數(shù)據(jù)訂閱后私信我獲取)：MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)-遞歸預(yù)測(cè)未來(多指標(biāo)評(píng)價(jià))，專欄外只能獲取該程序。

%% 創(chuàng)建混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
% 輸入特征維度
numFeatures  = f_;
% 輸出特征維度
numResponses = 1;
FiltZise = 10;
%  創(chuàng)建模型layers = [...% 輸入特征sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],'Name','input')sequenceFoldingLayer('Name','fold')% 特征學(xué)習(xí)(50,'Name','lstm1','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')(optVars.NumOfUnits,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')dropoutLayer(0.25,'Name','drop3')% 全連接層fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')regressionLayer('Name','output')    ];layers = layerGraph(layers);layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');%% 訓(xùn)練選項(xiàng)
% 批處理樣本
MiniBatchSize =128;
% 最大迭代次數(shù)
MaxEpochs = 500;options = trainingOptions( 'adam', ...'MaxEpochs',500, ...'GradientThreshold',1, ...'InitialLearnRate',optVars.InitialLearnRate, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',400, ...'LearnRateDropFactor',0.2, ...'L2Regularization',optVars.L2Regularization,...'Verbose',false, ...'Plots','none');%% 訓(xùn)練混合網(wǎng)絡(luò)
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229