区间预测 | Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测

本文主要是介绍区间预测 | Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

区间预测 | Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测

目录

    • 区间预测 | Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

1.Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测;

2.多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2、区间覆盖率、区间平均宽度百分比),单变量时序预测,含不同置信区间图;

3.data为数据集,用过去一段时间的变量,预测下一时刻,适用于负荷预测、风速预测等;main为主程序,其余为函数文件,无需运行;代码质量高,注释清楚;

4.直接替换Excel数据即可用,注释清晰,适合新手小白,直接运行main文件一键出图。

5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

该模型的结构和流程如下:

输入的时间序列数据首先经过卷积层,用于提取数据的局部特征。输入到LSTM层中。
BiLSTM层的输出可以连接到一个注意力机制层和全连接层。

最后,全连接层的输出通过输出层进行分位数回归,生成目标变量的预测区间。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  导入数据
res = xlsread('data.xlsx');%%  绘图
figure
fill([1 : M, M : -1 : 1], [L_sim1{1}, L_sim1{end}(end : -1 : 1)], ...'r', 'FaceColor', [1, 0.8, 0.8], 'EdgeColor', 'none')
hold on 
plot(1 : M, T_train, '-', 1 : M, T_sim1', '-', 'LineWidth', 0.3)
legend('95%的置信区间', '真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'QRCNN-BiGRU-Attention训练集预测结果对比'; ['RMSE = ' num2str(error1)]};
title(string)
xlim([1, M])
gridfigure
fill([1 : N, N : -1 : 1], [L_sim2{1}, L_sim2{end}(end : -1 : 1)], ...'r', 'FaceColor', [1, 0.8, 0.8], 'EdgeColor', 'none')
hold on 
plot(1 : N, T_test, '-', 1 : N, T_sim2', '-', 'LineWidth', 1)
legend('95%的置信区间', '真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'QRCNN-BiGRU-Attention测试集预测结果对比'; ['RMSE = ' num2str(error2)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340

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http://www.chinasem.cn/article/1033848

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