多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比
多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比
目录
- 多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比
- 预测效果
- 基本介绍
- 模型描述
- 程序设计
- 参考资料
预测效果



基本介绍
多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比
模型描述
Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比(完整程序和数据)
1.输入多个特征,输出单个变量;
2.考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;
4.csv数据,方便替换;
5.运行环境Matlab2018b及以上;
6.输出误差对比图。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换;
- 完整程序和数据获取方式2:私信博主回复Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比获取
- 完整程序和数据获取方式3(直接下载):Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比。
(32,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')dropoutLayer(0.25,'Name','drop2')% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')regressionLayer('Name','output') ];layers = layerGraph(layers);layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 训练选项
if gpuDeviceCount>0mydevice = 'gpu';
elsemydevice = 'cpu';
endoptions = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs',MaxEpochs, ...'MiniBatchSize',MiniBatchSize, ...'GradientThreshold',1, ...'InitialLearnRate',learningrate, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',56, ...'LearnRateDropFactor',0.25, ...'L2Regularization',1e-3,...'GradientDecayFactor',0.95,...'Verbose',false, ...'Shuffle',"every-epoch",...'ExecutionEnvironment',mydevice,...'Plots','training-progress');
%% 模型训练
rng(0);
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 测试数据预测
% 测试集预测
YPred = predict(net,XrTest,"ExecutionEnvironment",mydevice,"MiniBatchSize",numFeatures);
YPred = YPred';
% 数据反归一化
YPred = sig.*YPred + mu;
YTest = sig.*YTest + mu;
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
参考资料
[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501
相关文章:
多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比
多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比 目录 多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比 模型…...
c语言每日一练(12)
前言:每日一练系列,每一期都包含5道选择题,2道编程题,博主会尽可能详细地进行讲解,令初学者也能听的清晰。每日一练系列会持续更新,暑假时三天之内必有一更,到了开学之后,将看学业情…...
用AI + Milvus Cloud搭建着装搭配推荐系统
在上一篇文章中,我们学习了如何利用人工智能技术(例如开源 AI 向量数据库 Milvus Cloud 和 Hugging Face 模型)寻找与自己穿搭风格相似的明星。在这篇文章中,我们将进一步介绍如何通过对上篇文章中的项目代码稍作修改,获得更详细和准确的结果,文末附赠彩蛋。 注:试用此…...
41、springboot 整合 FreeMarker 模版技术
springboot 整合 FreeMarker 模版技术 ★ 整合FreeMarker的自动配置: FreeMarkerAutoConfiguration:负责整合Spring容器和获取FreeMarkerProperties加载的配置信息。FreeMarkerServletWebConfiguration/FreeMarkerReactiveWebConfiguration:…...
每天 26,315 美元罚款?交通安全局要求特斯拉提供 Autopilot数据
根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)最近的特别命令,特斯拉公司被要求提供关于其自动驾驶功能Autopilot的相关信息。这一命令是继NHTSA于2021年8月启动初步评估后,在2022年6月升级为正式调查的一部分,NHTSA近期对特…...
3d激光slam建图与定位(2)_aloam代码阅读
1.常用的几种loam算法 aloam 纯激光 lego_loam 纯激光 去除了地面 lio_sam imu激光紧耦合 lvi_sam 激光视觉 2.代码思路 2.1.特征点提取scanRegistration.cpp,这个文件的目的是为了根据曲率提取4种特征点和对当前点云进行预处理 输入是雷达点云话题 输出是 4种特征点…...
Java 8 新特性——Lambda 表达式(2)
一、Java Stream API Java Stream函数式编程接口最初在Java 8中引入,并且与 lambda 一起成为Java开发里程碑式的功能特性,它极大的方便了开放人员处理集合类数据的效率。 Java Stream就是一个数据流经的管道,并且在管道中对数据进行操作&…...
MES管理系统中常用的数据模型有哪些
在MES管理系统项目中,数据建模对于生产过程的监控、分析和管理具有至关重要的作用。本文将介绍一些常见的MES管理系统数据建模方面,并阐述它们在生产过程中的重要性和应用。 1、产品数据模型是MES系统中的基础模块之一。它涵盖了产品的基本信息、规格和属…...
ARM DIY(三)板载串口和 LCD 调试
前言 今天焊接两大关键输入输出设备:串口和屏幕。 串口 串口部分使用 CP2102N 芯片(USB 转 TTL),这样用一根数据线连接板子和 PC 就可以直接调试了。 焊接 CP2102 和 Type C 上电调试,串口可以正常输入输出。 看来…...
计算机网络-笔记-第一章-计算机网络概述
目录 一、第一章——计算机网络概述 1、因特网概述 (1)网络、互联网、因特网 (2)因特网发展的三个阶段 (3)因特网服务的提供者(ISP) (4)因特网标准化工…...
Oracle-day4:分组查询(带条件)、DDL建表、约束、主从表
一、内容回顾 /*------------------内容回顾------------------------上周内容回顾--1、单表的基础查询--A、select * from emp;--B、列的运算 --数字类型运算 - * /--函数运算 mod ceil floor round upper lower--C、取别名--列、表达书取别名--*表示所有的列和列同时存在时…...
(详解)数据结构-----------栈与队列 c语言实现
本章将会详细讲解以下知识点: 目录 一:栈 1:栈的定义,栈的特点 2:用什么结构来实现栈与原因的分析? 3: (超详解)栈的常用接口并且附上测试用例 二:队列 1:队列的定义,队列的特点 2:用什么结…...
前端文件、图片直传OOS、分片上传、el-upload上传(vue+elementUI)
前言:基于天翼云的面相对象存储(Object-Oriented Storage,OOS),实现小文件的直接上传,大文件的分片上传。 开发文档地址:网址 上传之前的相关操作:注册账户,创建 AccessKeyId 和 AccessSecretKey之后&…...
java自动登录 selenium 自动登录并获取cookie
选择操作网页 我用的edge,谷歌我的版本太高没有对应的驱动… 下载Edge的驱动程序,直接解压就好里面只有一个.exe文件 https://developer.microsoft.com/en-us/microsoft-edge/tools/webdriver/ 复制即用,看注释 import com.alibaba.fastjs…...
vue中 computed()方法详解
在Vue中,computed是一种计算属性,它用于定义一个属性,该属性的值是根据其他属性的值计算而来的。computed属性的值会被缓存,只有当依赖的属性发生变化时,才会重新计算。 computed属性可以在Vue实例的computed选项中定…...
在服务器上搭建Jenkins
目录 1.服务器要求 2.官方文档 3.在服务器上下载Jenkins 3.1 下载war包 3.2 将war包上传到服务器的一个目录下 3.3 启动jenkins 3.3.1 jdk版本升级 1)下载jdk17 2)解压到当前文件夹 3)配置路径 4.jenkins配置 4.1 填写初始密码&a…...
全面解析MES系统中的报工操作
一、报工操作的定义: 报工操作是指在生产过程中,操作员通过MES系统记录和提交生产工序的相关信息,如工时、产量、质量等。报工操作将生产过程中的实际情况反馈给MES系统,实现生产数据的实时采集和记录。 二、报工操作的流程&…...
Harbor 私有仓库迁移
文章目录 一.私有仓库迁移的介绍1.为何要对Harbor 私有仓库的迁移2.Harbor 私有仓库的迁移特点3. Harbor 私有仓库的迁移注意要点 二.私有仓库迁移配置1.源Harbor配置(192.168.198.11)(1)接着以下操作查看容器状况及是否可以登录 …...
制造业物联网革命:智慧工厂数据采集与远程监控管理
智慧工厂是指运用现代信息技术和物联网技术,实现制造业生产过程的智能数字化。智慧工厂的工业设备不仅能够自动化运行,还可以通过网络技术帮助企业实现数据采集、远程监控与管理。4G工业网关便成为了智慧工厂通讯的重要组成部分,起到了连接工…...
软考A计划-网络工程师-复习背熟-网络管理和计算机基础知识
点击跳转专栏>Unity3D特效百例点击跳转专栏>案例项目实战源码点击跳转专栏>游戏脚本-辅助自动化点击跳转专栏>Android控件全解手册点击跳转专栏>Scratch编程案例点击跳转>软考全系列点击跳转>蓝桥系列 👉关于作者 专注于Android/Unity和各种游…...
JeecgBoot低代码开发平台终极实战指南:从零开始构建企业级应用
JeecgBoot低代码开发平台终极实战指南:从零开始构建企业级应用 【免费下载链接】jeecg-boot jeecgboot/jeecg-boot 是一个基于 Spring Boot 的 Java 框架,用于快速开发企业级应用。适合在 Java 应用开发中使用,提高开发效率和代码质量。特点是…...
nli-distilroberta-base实战案例:企业知识库问答系统中的逻辑一致性校验
nli-distilroberta-base实战案例:企业知识库问答系统中的逻辑一致性校验 1. 项目概述 在构建企业知识库问答系统时,确保回答与问题之间的逻辑一致性是一个关键挑战。nli-distilroberta-base是基于DistilRoBERTa模型的自然语言推理(NLI)服务,…...
从苹果AirTag到国产车钥匙:拆解UWB芯片厂商格局与选型指南(附功耗实测参考)
从苹果AirTag到国产车钥匙:拆解UWB芯片厂商格局与选型指南 当你的手机靠近车门自动解锁,或是通过AirTag精准定位背包位置时,背后都离不开一项关键技术——UWB(超宽带)。这种厘米级精度的空间感知能力,正在重…...
3分钟打造macOS级桌面体验:开源光标主题全攻略
3分钟打造macOS级桌面体验:开源光标主题全攻略 【免费下载链接】apple_cursor Free & Open source macOS Cursors. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ap/apple_cursor 你知道吗?每天在电脑前工作8小时,你的鼠标指针会出现…...
SEO_快速提升流量的五个SEO关键操作步骤
<h3 id"seoseo">SEO:快速提升流量的五个SEO关键操作步骤</h3> <p>在数字化时代,网站的流量直接影响着企业的市场竞争力。如何让你的网站在搜索引擎上排名靠前,吸引更多的访客,这是每个网站运营者都面临的重要课题…...
别再被‘小样本’难倒了!用Python的PyMC3库实战层次贝叶斯模型
用PyMC3解锁小样本分析:层次贝叶斯建模实战指南 当你的数据集像便利店冰柜里的酸奶——每个品类只有零星几瓶时,传统统计方法往往会束手无策。想象你正分析20个城市的新开门店周销售额,每个城市却只有3-5条数据记录。这时,层次贝叶…...
3大技术突破:Sunshine革新家庭游戏串流体验的实战指南
3大技术突破:Sunshine革新家庭游戏串流体验的实战指南 【免费下载链接】Sunshine Sunshine: Sunshine是一个自托管的游戏流媒体服务器,支持通过Moonlight在各种设备上进行低延迟的游戏串流。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/Sunshi…...
跨域突围与全栈架构演进:从Vite本地代理到Nginx部署+Next.js BFF层实战
摘要:前面10篇博客,我们从SPA架构、React核心Hook、TS类型系统、组件化封装、性能优化,一步步吃透了中后台系统的前端开发全流程,完成了从前端入门到熟练开发的进阶。但想要从“只会写页面的码农”,升级为“懂架构、懂…...
OpenClaw排错指南:Qwen3-VL:30B部署常见问题与解决方案
OpenClaw排错指南:Qwen3-VL:30B部署常见问题与解决方案 1. 问题背景与排查准备 上周我在本地部署Qwen3-VL:30B模型并接入OpenClaw时,遇到了不少"坑"。这个号称最强的多模态大模型确实强大,但在私有化部署过程中,从模型…...
智能提取视频转文档:自动化工具提升内容处理效率
智能提取视频转文档:自动化工具提升内容处理效率 【免费下载链接】extract-video-ppt extract the ppt in the video 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/extract-video-ppt 在数字化学习与办公场景中,视频内容提取已成为知识管理的重要…...
