多维时序 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多变量时间序列预测对比

多维时序 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多变量时间序列预测对比

预测效果

基本介绍

多维时序 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多变量时间序列预测对比

模型描述

Matlab实现BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多变量时间序列预测对比（完整程序和数据）
1.输入多个特征，输出单个变量；
2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
4.csv数据，方便替换；
5.运行环境Matlab2018b及以上；
6.输出误差对比图。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式1：同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据获取方式2：私信博主回复Matlab实现BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多变量时间序列预测对比获取
• 完整程序和数据获取方式3（直接下载）：Matlab实现BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多变量时间序列预测对比。

         (32,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')        dropoutLayer(0.25,'Name','drop2')        % 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if gpuDeviceCount>0    mydevice = 'gpu';else    mydevice = 'cpu';end    options = traininGoptions('adam', ...        'MaxEpochs',MaxEpochs, ...        'MiniBatchSize',MiniBatchSize, ...        'GradientThreshold',1, ...        'InitialLearnRate',learningrate, ...        'LearnRateSchedule','piecewise', ...        'LearnRateDropPeriod',56, ...        'LearnRateDropFactor',0.25, ...        'L2Regularization',1e-3,...        'GradientDecayFactor',0.95,...        'Verbose',false, ...        'Shuffle',"every-epoch",...        'ExecutionEnvironment',mydevice,...        'Plots','training-progress');%% 模型训练rng(0);net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------%% 测试数据预测% 测试集预测YPred = predict(net,XrTest,"ExecutionEnvironment",mydevice,"MiniBatchSize",numFeatures);YPred = YPred';% 数据反归一化YPred = sig.*YPred + mu;YTest = sig.*YTest + mu;————————————————版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

参考资料

[1] Http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

来源地址：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/132510779