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四川seo整站优化费用,国外比较开放的浏览器,网站变慢的原因,厦门网站流量优化价格CNN-LSTM时间序列预测基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测 替换数据直接使用。 1、运行环境要求MATLAB版本为2020及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等#xff0c;图很多#xff0c;符合您的需要 3、代码中文注释清晰#xff0c;质量极…CNN-LSTM时间序列预测基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测 替换数据直接使用。 1、运行环境要求MATLAB版本为2020及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白江湖救急刚入坑时间序列预测的新手总被模型结构搞懵试试这个CNN-LSTM混合网络直接把代码甩脸上跑起来。老规矩先看效果再讲原理——我测试时随便找了个股票数据集R2干到0.92预测曲线和真实值贴得那叫一个亲密。上硬菜先看数据预处理部分别怕代码都带保姆级注释% 暴力加载你的数据集把下面这行换成你自己的.mat文件路径 load(your_data.mat); % 这里假设数据变量名为rawData格式是N×1时序数组 % 数据标准化才是王道 [normalizedData, dataParams] mapminmax(rawData, 0, 1); data normalizedData; % 滑动窗口造样本窗口长度自己调 seqLength 30; % 这个参数很重要根据数据周期特性调整 X []; Y []; for i 1:length(data)-seqLength X [X; data(i:iseqLength-1)]; % 输入窗口 Y [Y; data(iseqLength)]; % 输出值 end % 手把手拆分训练集和测试集 trainRatio 0.8; splitPoint floor(size(X,1)*trainRatio); XTrain X(1:splitPoint,:); YTrain Y(1:splitPoint,:); XTest X(splitPoint1:end,:); YTest Y(splitPoint1:end,:);这段代码的灵魂在滑动窗口——把时序数据切成一个个小窗口相当于教模型认时间局部特征。比如设置seqLength30就是让模型每次看30个时间点的数据来预测下个点。模型构建才是重头戏看这个CNN接LSTM的骚操作layers [ sequenceInputLayer(1) % 输入特征维度单变量就是1 convolution1dLayer(3, 64, Padding, same) % 一维卷积核扫时间轴 batchNormalization % 防梯度爆炸神器 reluLayer maxPooling1dLayer(2, Stride, 2) % 降采样提取关键特征 lstmLayer(100, OutputMode, sequence) % 百维LSTM吃进时间特征 fullyConnectedLayer(50) % 全连接层做高阶组合 reluLayer fullyConnectedLayer(1) % 输出预测值 regressionLayer];这里有个坑要注意——LSTM层的输入需要保持序列结构所以前面的池化层别把序列长度压没了。用MATLAB的trainingOptions配Adam优化器options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, 200, ... MiniBatchSize, 64, ... InitialLearnRate, 0.001, ... LearnRateSchedule, piecewise, ... LearnRateDropPeriod, 100, ... Verbose, false);跑完训练后上评价指标这四件套必须齐全% 预测并反标准化 YPred predict(net, XTest); YPred mapminmax(reverse, YPred, dataParams); YTest mapminmax(reverse, YTest, dataParams); % 四大指标计算 R2 1 - sum((YTest - YPred).^2)/sum((YTest - mean(YTest)).^2); MAE mean(abs(YTest - YPred)); MSE mean((YTest - YPred).^2); RMSE sqrt(MSE); % 画图三连击 figure subplot(3,1,1) plot(YTest,LineWidth,1.5) hold on plot(YPred,--) legend(真实值,预测值) subplot(3,1,2) scatter(YTest, YPred, filled) xlabel(真实值) ylabel(预测值) subplot(3,1,3) histogram(YTest - YPred, 20) title(预测误差分布)实际跑出来的效果看在股价这种高波动数据上测试集预测值与真实值的走势基本同步。误差分布直方图呈典型钟型说明模型没抽风乱预测。几个避坑指南输入数据记得做标准化不然LSTM会训到怀疑人生卷积核大小建议选奇数方便对称填充训练时如果loss震荡把学习率调低一个量级序列长度别设太长一般取数据周期的2-3倍替换数据时注意保持输入格式为N×1的列向量遇到维度报错大概率是数据没转置。代码自带的测试数据集已做噪声处理替换真实数据时建议先做异常值处理毕竟现实数据比女朋友的心情还难预测。最后说句大实话——没有哪个模型能通吃所有时序数据但CNN-LSTM这个组合在大多数场景下都能打个七八十分。关键是理解代码每个模块的作用数据质量到位了调参才有意义。