区间预测 | MATLAB实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络分位数回归多输入单输出区间预测
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基本介绍
区间预测 | MATLAB实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络多输入单输出分位数回归区间预测
QRBiLSTM是一种双向长短期记忆(QR-LSTM)神经网络的变体，用于分位数回归时间序列区间预测。该模型可以预测时间序列的不同分位数的值，并且可以提供置信区间和风险评估等信息。
QR-LSTM是一种基于LSTM模型的分位数回归方法，可以通过学习分位数回归损失函数来预测不同分位数的值。而QRBiLSTM则是在QR-LSTM的基础上加入了双向传输的结构，可以捕捉更多的时间序列信息。
模型描述
QRBiLSTM模型的输入包括历史数据和外部变量，输出为分位数值和置信区间。通常情况下，可以使用训练数据来拟合模型参数，并使用测试数据来评估模型的预测性能。
总之，QRBiLSTM是一种非常有用的时间序列预测模型，可以应用于许多领域，如金融、股票、气象学等，可以提供更全面的时间序列预测信息，有助于提高决策的准确性。
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下面给出QRBiLSTM模型的具体公式，其中 X \textbf{X} X表示输入序列， Y \textbf{Y} Y表示输出序列， H \textbf{H} H表示隐藏状态， C \textbf{C} C表示记忆状态， f θ f_{\theta} fθ表示神经网络模型， q q q表示分位数：
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正向传播：
H t f , C t f = L S T M θ ( X t , H t − 1 f , C t − 1 f ) \textbf{H}^{f}_{t},\textbf{C}^{f}_{t} = LSTM_{\theta}(\textbf{X}_{t},\textbf{H}^{f}_{t-1},\textbf{C}^{f}_{t-1}) Htf,Ctf=LSTMθ(Xt,Ht−1f,Ct−1f)
H t b , C t b = L S T M θ ( X t , H t + 1 b , C t + 1 b ) \textbf{H}^{b}_{t},\textbf{C}^{b}_{t} = LSTM_{\theta}(\textbf{X}_{t},\textbf{H}^{b}_{t+1},\textbf{C}^{b}_{t+1}) Htb,Ctb=LSTMθ(Xt,Ht+1b,Ct+1b)
Y ^ t q = f θ ( [ H t f , H t b ] ) \hat{Y}^{q}_{t} = f_{\theta}([\textbf{H}^{f}_{t},\textbf{H}^{b}_{t}]) Y^tq=fθ([Htf,Htb])
ϵ ^ t q = Y t q − Y ^ t q \hat{\epsilon}^{q}_{t} = Y^{q}_{t} - \hat{Y}^{q}_{t} ϵ^tq=Ytq−Y^tq
σ ^ t q = median { ∣ ϵ ^ t − τ q ∣ : τ ≤ lag } ⋅ c α ( lag , n ) \hat{\sigma}^{q}_{t} = \text{median}\{|\hat{\epsilon}^{q}_{t-\tau}|:\tau \leq \text{lag}\} \cdot c_{\alpha}(\text{lag},n) σ^tq=median{∣ϵ^t−τq∣:τ≤lag}⋅cα(lag,n)
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其中， H t f \textbf{H}^{f}_{t} Htf和 C t f \textbf{C}^{f}_{t} Ctf分别表示正向传播的隐藏状态和记忆状态； H t b \textbf{H}^{b}_{t} Htb和 C t b \textbf{C}^{b}_{t} Ctb分别表示反向传播的隐藏状态和记忆状态； Y ^ t q \hat{Y}^{q}_{t} Y^tq表示时间 t t t处分位数为 q q q的预测值； f θ f_{\theta} fθ表示神经网络模型； ϵ ^ t q \hat{\epsilon}^{q}_{t} ϵ^tq表示时间 t t t处分位数为 q q q的预测误差； σ ^ t q \hat{\sigma}^{q}_{t} σ^tq表示时间 t t t处分位数为 q q q的预测误差的置信区间，其中 c α ( lag , n ) c_{\alpha}(\text{lag},n) cα(lag,n)表示置信系数。
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QRBiLSTM模型的训练目标是最小化分位数损失函数：
Loss θ = ∑ t = 1 T ∑ q ∈ Q ρ q ( ∣ ϵ t q ∣ ) − 1 ∣ Q ∣ ∑ q ∈ Q log ( σ ^ t q ) \text{Loss}_{\theta}=\sum_{t=1}^{T}\sum_{q\in Q}\rho_{q}(|\epsilon^{q}_{t}|)-\frac{1}{|Q|}\sum_{q\in Q}\text{log}(\hat{\sigma}^{q}_{t}) Lossθ=t=1∑Tq∈Q∑ρq(∣ϵtq∣)−∣Q∣1q∈Q∑log(σ^tq)
- 其中， ρ q ( x ) \rho_{q}(x) ρq(x)表示分位数损失函数：
ρ q ( x ) = { q x x ≥ 0 ( q − 1 ) x x < 0 \rho_{q}(x)=\begin{cases}qx&x\geq 0\\(q-1)x&x<0\end{cases} ρq(x)={qx(q−1)xx≥0x<0文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-604732.html
- QRBiLSTM模型的预测目标是预测分位数值和置信区间，即 Y ^ t q \hat{Y}^{q}_{t} Y^tq和 σ ^ t q \hat{\sigma}^{q}_{t} σ^tq。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式1，订阅《LSTM长短期记忆神经网络》(数据订阅后私信我获取):MATLAB实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络分位数回归多输入单输出区间预测，专栏外只能获取该程序。
- 完整程序和数据获取方式2，(资源出下载):MATLAB实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络分位数多输入单输出回归区间预测
% 构建模型
numFeatures = size(XTrain,1); % 输入特征数
numHiddenUnits = 200; % 隐藏单元数
numQuantiles = 1; % 分位数数目
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
bilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
dropoutLayer(0.2)
fullyConnectedLayer(numQuantiles)
regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',50, ...
'MiniBatchSize',64, ...
'GradientThreshold',1, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Verbose',false);
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); % 训练模型
% 测试模型
YPred = predict(net,XTest); % 预测输出
quantiles = [0.1,0.5,0.9]; % 分位数
for i = 1:length(quantiles)
q = quantiles(i);
epsilon = YTest - YPred(:,i); % 预测误差
lag = 10; % 滞后期数
sigma = median(abs(epsilon(max(1,end-lag+1):end))) * 1.483; % 置信区间
lb = YPred(:,i) - sigma * norminv(1-q/2,0,1); % 置信区间下限
ub = YPred(:,i) + sigma * norminv(1-q/2,0,1); % 置信区间上限
disp(['Quantile:',num2str(q),' MAE:',num2str(mean(abs(epsilon))),' Width:',num2str(mean(ub-lb))]);
end
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-604732.html
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