多层多输入的CNN-LSTM时间序列回归预测(卷积神经网络-长短期记忆网络)——附代码
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摘要:
卷积神经网络(CNN)的介绍:
长短期记忆网络(LSTM)的介绍:
CNN-LSTM:
Matlab代码运行结果:
本文Matlab代码+数据分享:
摘要:
本文使用CNN-LSTM混合神经网络对时间序列数据进行回归预测。本模型的输入数据个数可以自行选择,可以为多输入、也可以为单输入,使用Matlab自带的数据集进行训练,可以轻松的更换数据集以实现自己的功能。首先使用CNN网络对输入数据进行深度特征提取,然后将提取到的抽象特征进行压缩,将压缩后的数据输入后续的LSTM网络进行回归预测。相比一般的单层网络结构,本文所提出的CNN-LSTM包含了三层CNN和三层LSTM网络,因此本文网络预测的准确度有了一定的提升。
本文代码结构清晰,实现效果很好,出图美观,适合初学者进行模仿学习或用于数学建模方面。
有关于CNN-LSTM进行多输入特征分类的代码,可以看我之前发的文章。
卷积神经网络(CNN)的介绍:
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)能有效的提取二维图像和高维数据的特征。卷积神经网络具有减少内存占用、减少网络参数、缓解过拟合问题等优势,因此基于卷积神经网络时间序列预测模型。
卷积神经网络由输入层、隐含层和输出层组成,其中隐含层又分为卷积层、池化层和全连接层。结构如图:

(1)输入层:
输入层的作用是预处理输入的图像或数据。预处理方法能够减少数据量纲的差异对模型的影响,可以提高模型的学习效率。
(2)隐含层:
隐含层包括卷积层、池化层、全连接层,作用是完成特征的提取和学习。
(a)卷积层:卷积层中最重要的是卷积核。卷积核的个数、大小和形状,需要根据数据或图像的实际情况确定。一维卷积通常用来处理一维、二维数据或图像,二维卷积常用于二维数据矩阵的卷积操作,三维卷积常用于医学及视频处理领域的三维数据。步长是指进行卷积计算时,每次移动的格数。即步长为几时,卷积核每次向右移动几个格子。在模型训练时,可以根据需要改变步长、卷积核的大小和数量。卷积操作的具体步骤以图举例说明。图中左侧的4×4的矩阵代表输入,中间3×3的矩阵为卷积核,步长设为1,则右侧的矩阵为特征结果图。卷积操作过程为:将卷积核在输入数据或图像上每次先向右平移一个步长,将卷积核矩阵和输入数据对应位置矩阵进行内积计算,输出一个数值,放在特征结果图的对应位置上。水平方向完成卷积计算后再向下移动一个步长,重复卷积计算步骤,最终得到输入数据或图像的特征结果图,

(b)池化层:池化层也称采样层,主要作用是采样降维,即在不改变数据或图像特征的前提下,将数据的维数尽可能地降低。通过池化函数,将特征图某点替换为其相邻输出的全局特征。按照滤波器映射范围内像素点取值的不同,可分为平均池化和最大池化。平均池化:计算所有非零数据的平均值并用作输出。以2×2池化为例,左侧为卷积操作后得到的特征结果图,池化滤波器在特征结果图上每次平移两个步长,得到特征结果图被划分成四部分,分别计算非零像素点的平均值,并作为该位置的输出。

(c)全连接层:全连接层的作用是将特征映射到样本标记空间。通过全连接层将神经元权重连接,并向下一层网络传递数据信息。即通过矩阵乘法对特征向量加权求和计算,并通过激活函数得到全连接层的输出

(3)输出层:
增加一层回归层,并将全连接层的输出值输入到回归层中,得到神经网络的最后输出,即神经网络非线性映射的非线性变换结果。
长短期记忆网络(LSTM)的介绍:
LSTM和循环神经网络都是链式结构,其特殊性在于LSTM加入门结构来存储细胞的状态。因为门结构的存在,随着迭代层数的增加,激活函数的反向误差仍能向下传递,避免长期依赖问题

LSTM是RNN的一种变形,隐含层加入忘记门、输入门和输出门使其不仅能接受上一层神经元的输出,还能通过门结构选择性的保留历史时刻的有用信息。
LSTM是一种含有LSTM区块(blocks)或其他的一种类神经网络,文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元,因为它可以记忆不定时间长度的数值,区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
最左边函数依情况可能成为区块的input,右边三个会经过gate决定input是否能传入区块,左边第二个为inputgate,如果这里产出近似于零,将把这里的值挡住,不会进到下一层。左边第三个是forgetgate,当这产生值近似于零,将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为outputgate,他可以决定在区块记忆中的input是否能输出。
CNN-LSTM:
考虑到CNN和LSTM分别在提取高维数据特征信息和处理时间序列数据方面的优势,设计CNN-LSTM模型来预测实现序列。
卷积神经网络特有的卷积核池化操作能很好的提取数据的特征信息,而长短期记忆神经网络具有很强的记忆性,对序列化数据处理效果较好。基于两种神经网络模型的优势考虑,将两种模型组合。

Matlab代码运行结果:





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