标题:MATLAB实现双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)进行区间预测的分位数回归多输入单输出

本文介绍了使用MATLAB的Deep Learning Toolbox构建双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络进行区间预测的分位数回归。通过数据预处理、模型构建、配置训练选项和训练过程,展示如何利用BiLSTM对多输入数据进行分位数预测,适用于金融、气象、交通等领域。

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简介:
在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB实现双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)来进行区间预测的分位数回归。分位数回归是一种用于估计不同分位数的统计方法,可以在不同置信水平下对目标变量进行预测。我们将通过多个输入变量来训练BiLSTM模型,然后使用该模型对目标变量的分位数进行预测。

实现步骤:

  1. 数据准备:
    我们首先需要准备用于训练和测试的数据。数据应包含多个输入变量和一个目标变量。确保数据已经进行了预处理和归一化,以便更好地适应神经网络模型。

  2. 构建BiLSTM模型:
    在MATLAB中,我们可以使用Deep Learning Toolbox来构建神经网络模型。以下是构建BiLSTM模型的示例代码:

    layers = [ ...
        sequenceInputLayer(numFeatures)
        
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