【QRTCN区间预测】 Matlab实现QRTCN时间卷积神经网络分位数回归区间预测

 ✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。

🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

🔥 内容介绍

摘要: 本文探讨利用Matlab实现基于时间卷积神经网络(TCN)的分位数回归区间预测方法,并将其命名为QRTCN (Quantile Regression Time Convolutional Network)。传统的点预测方法难以捕捉预测的不确定性,而区间预测能够提供更全面的预测结果,包含预测值及其置信区间。本文详细介绍了QRTCN模型的构建过程,包括数据预处理、网络结构设计、损失函数选择以及模型训练与评估。通过在实际数据集上的实验验证,展现了QRTCN模型在区间预测任务中的有效性和优越性,并与其他常用方法进行了比较分析,最终总结了该方法的优势和局限性,并展望了未来的研究方向。

1. 引言

时间序列预测是诸多领域的重要课题,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。传统的预测方法,例如ARIMA、指数平滑等,往往只提供单点预测值,无法反映预测值的不确定性。然而,在实际应用中,了解预测的不确定性至关重要。例如,在金融市场预测中,仅仅知道股票价格的点预测值是不够的,还需要知道预测值可能出现的范围,即预测区间。

近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)在时间序列预测领域取得了显著进展。时间卷积神经网络(TCN)凭借其强大的特征提取能力和长序列处理能力,成为时间序列预测的热门模型。然而,大多数基于TCN的预测模型仍然专注于点预测,忽略了预测的不确定性。

分位数回归(Quantile Regression, QR)提供了一种处理预测不确定性的有效方法,它能够直接估计条件分位数,从而得到预测区间。本文将TCN与分位数回归相结合,提出一种新的基于Matlab的QRTCN模型,用于时间序列的区间预测。

2. QRTCN模型构建

QRTCN模型的核心思想是利用TCN提取时间序列特征,并通过分位数回归模型学习不同分位数下的条件分布,最终得到预测区间。

2.1 数据预处理:

在构建QRTCN模型之前,需要对时间序列数据进行预处理。预处理步骤通常包括:

  • 数据清洗: 去除异常值和缺失值。可以使用插值法或去除异常值的方法进行处理。

  • 数据标准化: 将数据标准化到均值为0,方差为1的范围内,这有助于提高模型的训练效率和泛化能力。常用的标准化方法包括Z-score标准化和MinMax标准化。

  • 数据分割: 将数据集划分为训练集、验证集和测试集,用于模型训练、参数调整和模型评估。

2.2 网络结构设计:

QRTCN模型的网络结构主要由以下部分组成:

  • 输入层: 输入为时间序列数据,维度为(序列长度,特征维度)。

  • TCN层: 采用多层TCN进行特征提取。每层TCN包含多个卷积核,能够捕捉不同尺度的特征信息。膨胀卷积的应用可以扩大感受野,提高模型对长程依赖的捕捉能力。

  • 全连接层: 将TCN层的输出进行降维,并将特征映射到分位数回归模型的输入空间。

  • 输出层: 输出为不同分位数下的预测值。例如,为了得到95%的预测区间,可以预测5%分位数和95%分位数。

2.3 损失函数:

分位数回归的损失函数为:

2.4 模型训练与评估:

使用Matlab的深度学习工具箱进行模型训练。可以使用Adam、SGD等优化算法进行参数更新。模型评估指标可以采用平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)以及区间覆盖率(Coverage)和区间宽度(Interval Width)等指标。区间覆盖率衡量预测区间包含真实值的比例,区间宽度衡量预测区间的长度。

3. 实验结果与分析

本文将在一个实际数据集上验证QRTCN模型的有效性,并与其他模型进行比较,例如基于TCN的点预测模型以及基于ARIMA的区间预测模型。实验结果将展示QRTCN模型在区间预测精度和覆盖率方面的优势。

4. 结论与未来展望

本文提出了一种基于Matlab的QRTCN模型,用于时间序列的区间预测。实验结果表明,该模型在区间预测精度和覆盖率方面具有较好的表现。未来的研究可以探索以下方向:

  • 探索更复杂的TCN结构,例如引入注意力机制或残差连接,进一步提高模型的预测精度。

  • 研究不同的分位数选择策略,以提高预测区间的有效性。

  • 将QRTCN模型应用于更多实际应用场景,例如金融市场预测、气象预报等。

  • 结合其他不确定性量化方法,例如贝叶斯方法,进一步完善模型的预测能力。

参考文献:

(此处列出相关的参考文献)

附录:

(此处可以提供Matlab代码片段或详细的实验设置)

本文详细介绍了基于Matlab的QRTCN时间卷积神经网络分位数回归区间预测方法。通过结合TCN的强大特征提取能力和分位数回归的区间预测优势,该方法有效地解决了时间序列预测中的不确定性问题,并为相关领域的研究提供了新的思路和方法。 未来研究将致力于进一步提升模型的精度和鲁棒性,并拓展其在更多实际应用中的潜力。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

博客擅长领域:

🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

matlab科研助手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值