网站开发项目成本分析之合理性,临海大经建设集团网站,外贸谷歌seo,网站怎么做海外推广时序预测 | MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合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-GRU-AdaBo…时序预测 | MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合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-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合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-GRU-AdaBoost是一种将CNN-GRU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-GRU-AdaBoost算法的基本思想是将CNN-GRU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-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合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AdamMaxEpochs, 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?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
