集成学习 | MATLAB基于CNN-LSTM-Adaboost多输入单输出回归预测

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🔥 内容介绍

一、引言：多输入单输出回归的核心需求与模型适配性

在工业时序预测场景中（如光伏功率、电力负荷、设备能耗预测），“多输入单输出” 是典型需求 —— 以光伏功率预测为例，需结合太阳辐照度、环境温度、相对湿度、风速、历史功率等多维度输入变量，精准预测未来 1 小时 / 24 小时的光伏功率（单输出）。此类任务面临两大核心挑战：

1. 多变量耦合与时序依赖共存：输入变量间存在非线性耦合（如辐照度升高 + 温度升高共同影响功率），且数据随时间呈现周期性（日内辐照度 “钟形” 变化），单一模型（如纯 LSTM、纯 Adaboost）难以同时处理 “局部波动特征” 与 “长时时序依赖”；

1. 泛化性不足与不确定性干扰：新能源数据受气象突变（如云层遮挡）、传感器噪声影响大，传统深度学习模型易过拟合，集成学习可通过多基学习器融合降低预测方差。

CNN-LSTM-Adaboost 组合模型恰好破解上述痛点：

• CNN（1D 卷积）：提取多输入变量的局部时序特征（如辐照度骤升、温度短期波动）；

• LSTM：捕捉多变量间的长时时序依赖（如前 6 小时辐照度趋势对当前功率的影响）；

• Adaboost：以 CNN-LSTM 的预测结果为基学习器输入，通过 “加权集成” 修正预测偏差，提升模型泛化性与抗干扰能力。

本文以公开光伏数据集（NASA SSE + 中国某光伏电站实测数据）为依托，完整拆解多输入单输出回归的建模流程，为同类时序预测任务提供可复用框架。

二、核心技术解析：多输入单输出回归的模型协同逻辑

（一）多输入变量定义与场景适配

以 “未来 1 小时光伏功率预测” 为例，明确输入输出体系（符合多输入单输出回归本质）：

变量类型	具体变量	物理意义	数据维度（时序长度）
多输入变量	太阳辐照度（G）	单位面积接收的太阳辐射能量（W/m²）	前 24 小时时序数据
	环境温度（T）	光伏组件周边环境温度（℃）	前 24 小时时序数据
	相对湿度（H）	空气中水汽含量占比（%）	前 24 小时时序数据
	风速（v）	环境风速（m/s）	前 24 小时时序数据
	历史光伏功率（P_prev）	光伏电站历史出力（kW）	前 24 小时时序数据
单输出变量	未来 1 小时光伏功率（P_pred）	预测时段的实际出力（kW）	单值输出

（二）CNN-LSTM：多变量时序特征的核心提取器

1. CNN 层：局部耦合特征提取（适配多输入变量）

针对 5 个输入变量的 24 小时时序数据，采用1D 多通道卷积设计，同时处理多变量的局部关联：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

output=data(:,13)';

nwhole =size(data,1);

% 打乱数据集

% temp=randperm(nwhole);

% 不打乱数据集

temp=1:nwhole;

train_ratio=0.9;

ntrain=round(nwhole*train_ratio);

ntest =nwhole-ntrain;

% 准备输入和输出训练数据

input_train =input(:,temp(1:ntrain));

output_train=output(:,temp(1:ntrain));

% 准备测试数据

input_test =input(:, temp(ntrain+1:ntrain+ntest));

output_test=output(:,temp(ntrain+1:ntrain+ntest));

T_train=output_train;

 T_test=output_test;

%% 数据归一化

method=@mapminmax;

[inputn_train,inputps]=method(input_train);

inputn_test=method('apply',input_test,inputps);

[outputn_train,outputps]=method(output_train);

outputn_test=method('apply',output_test,outputps);

% 创建元胞或向量，长度为训练集大小；

XrTrain = cell(size(inputn_train,2),1);

YrTrain = zeros(size(outputn_train,2),1);

for i=1:size(inputn_train,2)

    XrTrain{i,1} = inputn_train(:,i);

    YrTrain(i,1) = outputn_train(:,i);

end

% 创建元胞或向量，长度为测试集大小；

XrTest = cell(size(inputn_test,2),1);

YrTest = zeros(size(outputn_test,2),1);

for i=1:size(input_test,2)

    XrTest{i,1} = inputn_test(:,i);

    YrTest(i,1) = outputn_test(:,i);

end

M=size(inputn_train,2);

N=size(inputn_test,2);

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

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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

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