区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测-Toy模板网

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区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测

效果一览

区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测,区间预测,QRGRU,门控循环单元,分位数回归,时间序列区间预测

基本介绍

MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测。基于分位数回归的门控循环单元QRGRU的时间序列区间预测,多输入单输出模型（Matlab完整程序和数据）
（主要应用于风速，负荷，功率）（Matlab完整程序和数据）
运行环境matlab2020及以上，输入多个特征，输出单个变量。
excel数据，方便学习和替换数据。

模型描述

分位数回归是简单的回归，就像普通的最小二乘法一样，但不是最小化平方误差的总和，而是最小化从所选分位数切点产生的绝对误差之和。如果 q=0.50（中位数），那么分位数回归会出现一个特殊情况 - 最小绝对误差（因为中位数是中心分位数）。我们可以通过调整超参数 q，选择一个适合平衡特定于需要解决问题的误报和漏报的阈值。GRU 有两个有两个门，即一个重置门（reset gate）和一个更新门（update gate）。从直观上来说，重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1，更新门设置为 0，那么我们将再次获得标准 RNN 模型。

程序设计

完整程序和数据获取方式(资源处下载):MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测

% gru
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize,'name','input')   %输入层设置
    gruLayer(numhidden_units1,'Outputmode','sequence','name','hidden1') 
    dropoutLayer(0.3,'name','dropout_1')
    gruLayer(numhidden_units2,'Outputmode','last','name','hidden2') 
    dropoutLayer(0.3,'name','drdiopout_2')
    fullyConnectedLayer(outputSize,'name','fullconnect')   % 全连接层设置（影响输出维度）（cell层出来的输出层） %
    quanRegressionLayer('out',i)];
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
% 参数设定
opts = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'GradientThreshold',1,...
    'ExecutionEnvironment','cpu',...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',2, ...   %2个epoch后学习率更新
    'LearnRateDropFactor',0.5, ...
    'Shuffle','once',...  % 时间序列长度
    'SequenceLength',1,...
    'MiniBatchSize',24,...
    'Verbose',0);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%
% 网络训练
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
y = Test.demand;
x = Test{:,3:end};
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
% 归一化
[xnorm,xopt] = mapminmax(x',0,1);
xnorm = mat2cell(xnorm,size(xnorm,1),ones(1,size(xnorm,2)));
[ynorm,yopt] = mapminmax(y',0,1);
ynorm = ynorm';
        % 平滑层
        flattenLayer('Name','flatten')
        % GRU特征学习
        gruLayer(50,'Name','gru1','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')
        % GRU输出
        gruLayer(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');
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原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130447132

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127380096文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-653057.html

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