区间预测 | MATLAB实现基于CNN-BiGRU-KDE卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测
效果一览
基本介绍
1.Matlab实现基于CNN-BiGRU-KDE卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列区间预测；
2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2)，区间预测多指比输出（区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW），多输入单输出，含点预测图、不同置信区间预测图、误差分析图、核密度估计概率密度图；
3.data为数据集，功率数据集，用多个关联变量，预测最后一列功率数据，也可适用于负荷预测、风速预测；MainCNN_BiGRU_KDENTS为主程序，其余为函数文件，无需运行；
4.代码质量高，注释清楚，含数据预处理部分，处理缺失值，如果为nan，则删除，也含核密度估计；
5.运行环境Matlab2021及以上。
模型描述
CNN-BiGRU-KDE是一种深度学习模型，用于多变量时间序列的区间预测。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU），以提高预测准确性。
在该模型中，卷积神经网络用于提取时间序列的局部特征，双向门控循环单元则用于捕捉时间序列的长期依赖关系。量化回归技术则用于根据预测误差的分布情况调整模型的预测结果，从而提高预测的稳定性和准确性。
该模型的预测过程分为两个步骤：首先，使用CNN提取特征，并将特征输入到BiGRU中进行时间序列分析；接下来，使用量化回归技术获得预测的区间范围。这种方法可以有效地减少预测的误差，并提高预测的精度。
总之，CNN-BiGRU-KDE模型是一种用于多变量时间序列区间预测的高级深度学习模型，具有优秀的准确性和稳定性。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-476708.html
程序设计
- 完整程序和数据获取方式：私信博主回复MATLAB实现基于CNN-BiGRU-KDE卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测。
ntrain=round(nwhole*num_size);
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));
%% 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
%% 创建混合网络架构
%% 区间覆盖率
RangeForm = [T_sim(:, 1), T_sim(:, end)];
Num = 0;
for i = 1 : length(T_train)
Num = Num + (T_train(i) >= RangeForm(i, 1) && T_train(i) <= RangeForm(i, 2));
end
picp = Num / length(T_train);
S = cumtrapz(X,Y);
Index = find(abs(m-S)<=1e-2);
Q = X(max(Index));
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-476708.html
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