时序预测 | MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了时序预测 | MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

时序预测 | MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

预测结果

时序预测 | MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价),时间序列,CNN,卷积神经网络,时间序列预测

基本介绍

1.Matlab实现CNN卷积神经网络时间序列预测未来；
2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测；
3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测；
4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标。
运行环境Matlab2018及以上。
程序乱码是由于Matlab版本不一致造成的，处理方式如下：
先重新下载程序，随后，如main.m文件出现乱码，则在（桌面的）文件夹中找到目标文件main.m。右击选择打开方式为文本文档（txt），查看文档是否乱码，通常不乱码。
则删除Matlab中的main.m的全部代码，将文本文档中不乱码的代码复制到Matlab中的main.m中。

程序设计

完整程序和数据获取方式1：私信博主回复MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)，同等价值程序兑换；
完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载)：MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)；
完整程序和数据下载方式3(订阅《CNN卷积神经网络》专栏，同时可阅读《CNN卷积神经网络》专栏内容，数据订阅后私信我获取)：MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)，专栏外只能获取该程序。

%% 创建混合网络架构
% 输入特征维度
numFeatures  = f_;
% 输出特征维度
numResponses = 1;
FiltZise = 10;
%  创建模型
    layers = [...
        % 输入特征
        sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],'Name','input')
        sequenceFoldingLayer('Name','fold')
        % 特征学习
        (50,'Name','lstm1','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')
       
        (optVars.NumOfUnits,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')
        dropoutLayer(0.25,'Name','drop3')
        % 全连接层
        fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')
        regressionLayer('Name','output')    ];

    layers = layerGraph(layers);
    layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');

%% 训练选项
% 批处理样本
MiniBatchSize =128;
% 最大迭代次数
MaxEpochs = 500;
    options = trainingOptions( 'adam', ...
        'MaxEpochs',500, ...
        'GradientThreshold',1, ...
        'InitialLearnRate',optVars.InitialLearnRate, ...
        'LearnRateSchedule','piecewise', ...
        'LearnRateDropPeriod',400, ...
        'LearnRateDropFactor',0.2, ...
        'L2Regularization',optVars.L2Regularization,...
        'Verbose',false, ...
        'Plots','none');

%% 训练混合网络
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-646071.html

到了这里，关于时序预测 | MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！