用什么程序做网站,跨境平台,建设银行网站色调,wordpress定制区间预测 | Matlab实现LSTM-ABKDE长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测 目录 区间预测 | Matlab实现LSTM-ABKDE长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间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
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1.Matlab实现LSTM-ABKDE长短期记忆神经网络结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归区间预测完整源码和数据
2.LSTM-ABKDE的长短期记忆神经网络结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归区间预测点预测概率预测核密度估计 Matlab语言
3.多变量单输出包括点预测概率预测核密度估计曲线MatlabR2021a及以上版本运行提供多种置信区间评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE、区间覆盖率picp、区间平均宽度百分比pinaw等。
4.算法新颖对固定带宽核函数进行了改进。
5.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白直接运行main文件一键出图。
6.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现LSTM-ABKDE长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测。 %% 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%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx);%% 数据分析
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim 1; % 最后一列为输出
num_samples size(res, 1); % 样本个数
%res res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集不希望打乱时注释该行
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
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
P_train double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));t_train t_train;
t_test t_test ;%% 数据格式转换
for i 1 : Mp_train{i, 1} P_train(:, :, 1, i);
endfor i 1 : Np_test{i, 1} P_test( :, :, 1, i);
end%% 创建模型
layers [sequenceInputLayer(f_) % 建立输入层lstmLayer(f_*21, OutputMode, last) % LSTM层reluLayer % Relu激活层fullyConnectedLayer(1) % 全连接层regressionLayer]; % 回归层%% 参数设置
options trainingOptions(adam, ... % Adam 梯度下降算法MaxEpochs, 100, ... % 最大训练次数 InitialLearnRate, 0.01, ... % 初始学习率为0.01LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率下降LearnRateDropFactor, 0.1, ... % 学习率下降因子 0.1LearnRateDropPeriod, 70, ... % 经过训练后 学习率为 0.01*0.1Shuffle, every-epoch, ... % 每次训练打乱数据集Verbose, 1);参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
