时序预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

预测效果

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基本介绍

1.Matlab实现LSTM-Adaboost时间序列预测，长短期记忆神经网络结合AdaBoost时间序列预测（风电功率预测）；
2.运行环境为Matlab2020b；
3.data为数据集，excel数据，单变量时间序列数据，LSTM_AdaboostTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、RMSE多指标评价；

模型描述

LSTM-AdaBoost是一种将LSTM和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法，旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言，AdaBoost则是一种集成学习方法，它将多个弱学习器组合起来形成一个强学习器，其中每个学习器都是针对不同数据集和特征表示训练的。LSTM-AdaBoost算法的基本思想是将LSTM作为基模型，利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言，我们可以训练多个LSTM模型，每个模型使用不同的数据集和特征表示，然后将它们的预测结果组合起来，形成一个更准确和鲁棒的模型。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式：私信博主回复MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测。

%% 预测
t_sim1 = predict(net, p_train); 
t_sim2 = predict(net, p_test ); 

%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);


%%  相关指标计算
%  R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test  - T_sim2')^2 / norm(T_test  - mean(T_test ))^2;

disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])

%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;

disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])

%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1')./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2')./T_test));

disp(['训练集数据的MAPE为：', num2str(MAPE1)])
disp(['测试集数据的MAPE为：', num2str(MAPE2)])

%  MBE
mbe1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mbe2 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ N ;

disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])

%均方误差 MSE
mse1 = sum((T_sim1' - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2' - T_test).^2)./N;

disp(['训练集数据的MSE为：', num2str(mse1)])
disp(['测试集数据的MSE为：', num2str(mse2)])
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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501