【区间预测 】Matlab实现QRCNN-BiLSTM-Attention分位数回归卷积双向长短期记忆网络注意力机制时序区间预测

 ✅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

近年来,随着大数据技术的飞速发展和人工智能的不断进步,对复杂时间序列进行精确预测的需求日益增长。传统的点预测方法仅能提供单一预测值,难以捕捉预测的不确定性,而区间预测则能提供预测值的置信区间,更全面地反映预测结果的可靠性。本文将深入探讨一种基于分位数回归卷积神经网络 (Quantile Regression Convolutional Neural Network, QRCNN)、双向长短期记忆网络 (Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM) 和注意力机制 (Attention Mechanism) 的新型区间预测模型,并详细阐述其在Matlab平台上的实现方法。

一、模型架构设计

该模型结合了QRCNN、BiLSTM和注意力机制的优势,有效地捕捉时间序列数据的空间特征、时间依赖性和重要特征信息。其架构主要包含以下四个部分:

(一) 卷积神经网络 (CNN) 层: CNN擅长提取时间序列数据的局部特征。我们采用QRCNN,利用分位数回归损失函数训练CNN,直接学习不同分位数下的预测区间。相比于传统的基于均值预测再加减标准差的方法,QRCNN能够更准确地估计不同分位数下的预测值,从而构建更精确的预测区间。 CNN层采用多层卷积核,以捕捉不同尺度的特征,并通过池化操作减少参数量,避免过拟合。

(二) 双向长短期记忆网络 (BiLSTM) 层: BiLSTM能够有效地捕捉时间序列中的长程依赖关系。与单向LSTM相比,BiLSTM同时考虑过去和未来的信息,更全面地理解时间序列的动态变化。BiLSTM层接收CNN层的输出作为输入,进一步提取时间序列的深层特征,并将其传递给注意力机制层。

(三) 注意力机制 (Attention) 层: 注意力机制能够突出时间序列中对预测结果贡献较大的信息。本文采用一种基于权重的注意力机制,学习不同时间步长的重要性权重。这些权重不仅能够提高模型的预测精度,还能提高模型的可解释性,帮助我们理解模型的决策过程。注意力机制层接收BiLSTM层的输出作为输入,计算每个时间步长的权重,并根据权重对BiLSTM层的输出进行加权求和。

(四) 分位数回归输出层: 该层接收注意力机制层的输出,并分别输出不同分位数下的预测值。例如,我们可以设定多个分位数,例如0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95,分别代表预测区间的下限、下四分位数、中位数、上四分位数和上限。这些分位数预测值共同构成预测区间。

二、Matlab实现细节

本模型的Matlab实现主要涉及以下几个步骤:

(一) 数据预处理: 包括数据清洗、数据归一化和划分训练集、验证集和测试集。数据归一化通常采用Z-score标准化或MinMax标准化。

(二) 模型构建: 利用Matlab深度学习工具箱,构建QRCNN-BiLSTM-Attention模型。需要定义CNN层的卷积核大小、数量、池化操作等参数;定义BiLSTM层的隐藏单元数;定义注意力机制层的权重计算方法;并选择合适的损失函数(例如分位数回归损失函数)和优化器(例如Adam)。

(三) 模型训练: 利用训练集数据训练模型,并使用验证集数据进行模型评估和参数调整。训练过程中需要监控模型的损失函数和指标,例如均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)。

(四) 模型预测: 利用训练好的模型对测试集数据进行预测,得到不同分位数下的预测值,从而构建预测区间。

(五) 模型评估: 使用合适的指标评估模型的预测性能,例如区间覆盖率(Coverage)和区间宽度(Width)。理想情况下,模型应具有较高的区间覆盖率和较小的区间宽度。

三、代码示例 (片段)

 

算) ...

% 定义输出层
layers = [
...
fullyConnectedLayer(numQuantiles)
regressionLayer
];

% 创建模型
lgraph = layerGraph(layers);

% 定义分位数回归损失函数
options = trainingOptions('adam',...);

% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,lgraph,options);

% 进行预测
YPred = predict(net,XTest);

% 计算预测区间
% ...

四、结论与展望

本文提出了一种基于QRCNN-BiLSTM-Attention的区间预测模型,并详细阐述了其在Matlab平台上的实现方法。该模型通过结合CNN、BiLSTM和注意力机制的优势,有效地提高了区间预测的精度和可靠性。未来的研究可以进一步探索更复杂的注意力机制、改进分位数回归损失函数,以及结合其他先进的深度学习技术,以进一步提升模型的预测性能。 此外,可以尝试将该模型应用于更多类型的实际时间序列数据,例如金融时间序列、气象时间序列等,并验证其在不同领域中的有效性。 最终目标是构建一个更鲁棒、更准确、更具普适性的区间预测模型,以满足日益增长的实际应用需求。

⛳️ 运行结果

图片

图片

🔗 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