滑动窗口尺寸为7,即可认为前7天的变量作为输入,第7天的因变量作为输出。 则输入的一组样本矩阵结构由20×1变成 20×7 而样本数量也从原来的198变为192 ,因为前6组变量数据作为了历史样本 输入数据样本 20*198 转变后 192*20*7 四、评价指标: RMSE = 1.1891 MAPE = 0.05319 五、部分代码: %% LSTM 多变量...
多维特征输入就需要每一个维度的x乘相应的权值w的和加上一个偏置量b,送入sigmoid函数进行二分类. 下载好数据集之后我们要构建网络计算图,从八维到一维共三层:第一层是8维到6维的非线性空间变换,第二层是6维到4维的非线性空间变换,第三层是4维到1维的非线性空间变换。 按理说层数是自己去设定的,层数越多,...
其实只需要将x1、x2、y这三个变量进行归一化即可,尽量不要变动其它数据,以免引入误差。 采用mapminmax函数做一维归一化时,应注意数据格式,格式是行向量,列向量需要转置一下才能完成归一化,matlab中mapminmax函数的缺点是输入一维行向量数据,输出不报错。这就造成你做数据预测时,程序没有报错,预测结果看不懂! mapminmax...
最后,我们将得到一个经过优化的SSA-GRU模型。 模型训练:在这一步中,我们使用优化后的SSA-GRU模型对训练数据进行训练。通过反向传播算法和优化器,我们可以不断调整模型的权重和偏置,使其适应训练数据。 故障诊断:在这一步中,我们使用训练好的SSA-GRU模型对测试数据进行故障诊断。模型将根据输入数据的特征和参数,预测...
CNN-LSTM组合预测模型,输入数据是多列输入,单列输出的回归预测模型,代码内部有基本注释,替换数据就可以使用,版本需求是2020及以上ID:95100668649036617
Transformer 预测模型,预测代码,可以直接替换数据。python代码,pytorch框架,有encoder decoder。 多变量输入,单变量输出 2.informer预测 代码 模型 1.适合股票预测,风电预测等各类预测。 2.PyTorch框架实现 。 3.多输入单输出。 4.数据从excel/csv文件中读取,更换简单 且自带数据集,可自己替换数据集。 两个二选一...
注意力机制atttention结合LSTM做多输入单输出预测模型,要求数据是多特征变量和因变量一一对应,测试数据为风功率数据集,inpit三个特征变量,output风功率变量,直接替换同类型的多输入单输出数据就可以跑通 程序语言是matlab,需求最低版本为2021及以上。 程序可以出真实值和预测值对比图,线性拟合图。
LSTM采用默认参数,测试集预测结果如下: 四、WOA-ORELM模型 1.WOA-ORELM优化LSTM残差。 error=YPred-YTest;% 残差 ELMXTrain = error(:,1:end-1);%训练输入 ELMYTrain = error(:,2:end,:);%训练输出 2.鲸鱼算法WOA参数设置: SearchAgents_no=100; % Number of search agents 种群数量 ...
基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测,matlab代码,多变量输入模型。 1453 -- 0:19 App 基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测,SSA-CNN-LSTM多输入单输出模型。 1233 -- 0:13 App 麻雀优化算法SSA-灰狼优化算法GWO-粒子群优化算法PSO-鲸鱼优化算法WOA-遗...
本文讨论了基于LSTM长短期记忆网络的多输入单输出滑动窗口回归预测模型的实现。在多输入单输出场景下，通过滑动窗口方法对数据进行预处理，以提升预测性能。实现步骤如下：首先，设置数据集，包含198行（198天）21列数据，其中前20列为自变量，第21列为因变量。数据按照80%训练，20%测试进行划分。接着，...