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注意力机制+时空特征融合!组合模型集成学习预测!LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测

注意力机制+时空特征融合!组合模型集成学习预测!LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测

目录

    • 注意力机制+时空特征融合!组合模型集成学习预测!LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

1.Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost时间序列预测,长短期记忆神经网络注意力机制结合AdaBoost多变量时间序列预测;注意力机制+时空特征融合!组合模型集成学习预测!LSTM-Attention-Adaboost多变量负荷预测;
LSTM-Attention-AdaBoost是一种将LSTM-Attention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。LSTM-Attention-AdaBoost算法的基本思想是将LSTM-Attention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LSTM-Attention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。
2.运行环境为Matlab2023b;
3.data为数据集,excel数据,多输入单输出时间序列数据,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多指标评价;

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式私信博主回复组合模型集成学习预测!LSTM-Attention-Adaboost多变量时序预测(Matlab)

%%  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for i = 1:size(P_train,2)trainD{i,:} = (reshape(p_train(:,i),size(p_train,1),1,1));
endfor i = 1:size(p_test,2)testD{i,:} = (reshape(p_test(:,i),size(p_test,1),1,1));
endtargetD =  t_train;
targetD_test  =  t_test;numFeatures = size(p_train,1);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340

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