【CNN-BiLSTM-KDE区间预测】基于卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-09-10 00:09:20 发布

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本文介绍了一种结合卷积神经网络、双向长短期记忆网络和核密度估计的新型多变量时序区间预测模型，实验结果显示在多个数据集上优于现有模型，适用于金融、经济等领域预测。

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🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种新的多变量时序区间预测模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和核密度估计（KDE）。该模型首先利用CNN提取时序数据的局部特征，然后利用BiLSTM学习时序数据的长期依赖关系，最后利用KDE对预测区间进行建模。实验结果表明，该模型在多个数据集上的预测性能优于现有的多变量时序区间预测模型。

1. 引言

时序数据预测是机器学习和数据挖掘领域的一个重要研究方向，在金融、经济、气象等领域有着广泛的应用。时序数据通常具有非线性、非平稳性和高维等特点，因此传统的预测模型很难对时序数据进行准确的预测。近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的时序数据预测模型取得了很好的效果。

多变量时序数据预测是指同时预测多个时序变量的未来值。多变量时序数据预测比单变量时序数据预测更加复杂，因为需要考虑不同变量之间的相关性。近年来，基于深度学习的多变量时序数据预测模型也取得了很好的效果。

区间预测是指预测一个变量在未来一段时间内的取值范围。区间预测比点预测更加全面，因为它不仅给出了预测值，还给出了预测值的置信区间。区间预测在金融、经济、气象等领域有着广泛的应用。

2. 相关工作

近年来，基于深度学习的多变量时序数据预测模型取得了很好的效果。这些模型主要可以分为两类：基于递归神经网络（RNN）的模型和基于卷积神经网络（CNN）的模型。

基于RNN的模型主要包括长短期记忆网络（LSTM）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）。LSTM和BiLSTM都是循环神经网络（RNN）的一种，它们能够学习时序数据的长期依赖关系。基于LSTM和BiLSTM的多变量时序数据预测模型已经取得了很好的效果。

基于CNN的模型主要包括一维卷积神经网络（1D CNN）和二维卷积神经网络（2D CNN）。1D CNN和2D CNN都能够提取时序数据的局部特征。基于1D CNN和2D CNN的多变量时序数据预测模型也取得了很好的效果。

3. 模型结构

本文提出的模型结合了CNN、BiLSTM和KDE，如图1所示。该模型首先利用CNN提取时序数据的局部特征，然后利用BiLSTM学习时序数据的长期依赖关系，最后利用KDE对预测区间进行建模。

📣 部分代码

%%  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%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );