时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测
时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测
目录
- 时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测
- 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
1.MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测(风电功率预测);
2.运行环境为Matlab2021b;
3.data为数据集,excel数据,单变量时间序列数据,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;
4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE、RPD多指标评价;

模型描述
CNN-LSTM-AdaBoost是一种将CNN-LSTM和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法,旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言,AdaBoost则是一种集成学习方法,它将多个弱学习器组合起来形成一个强学习器,其中每个学习器都是针对不同数据集和特征表示训练的。CNN-LSTM-AdaBoost算法的基本思想是将CNN-LSTM作为基模型,利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言,我们可以训练多个CNN-LSTM模型,每个模型使用不同的数据集和特征表示,然后将它们的预测结果组合起来,形成一个更准确和鲁棒的模型。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式资源出下载MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测 。
% 训练集和测试集划分
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
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);
options0 = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam'MaxEpochs', 100, ... % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值'InitialLearnRate', 0.01, ... % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整'LearnRateDropPeriod',70, ... % 训练100次后开始调整学习率'LearnRateDropFactor',0.01, ... % 学习率调整因子'L2Regularization', 0.001, ... % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境'Verbose', 1, ... % 关闭优化过程'Plots', 'none'); % 画出曲线
参考资料
[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
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