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Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习时间序列预测(股票价格预测)

时间:2024-06-08 11:57:56浏览次数:24  
标签:BiLSTM pred labels train Matlab test data ensemble Adaboost

% 步骤1:准备数据
% 假设你已经准备好了股票价格的训练数据和测试数据
% 训练数据:train_data,包含n个训练样本,每个样本有m个时间步长的特征
% 训练标签:train_labels,包含n个训练样本的目标值(股票价格)
% 测试数据:test_data,包含k个测试样本,每个样本有m个时间步长的特征
% 测试标签:test_labels,包含k个测试样本的目标值(股票价格)

% 步骤2:构建BiLSTM模型
numFeatures = size(train_data, 2);
numHiddenUnits = 200;
numClasses = 1;

layers = [ …
sequenceInputLayer(numFeatures)
bilstmLayer(numHiddenUnits, ‘OutputMode’, ‘sequence’)
fullyConnectedLayer(numClasses)
regressionLayer];

% 步骤3:训练BiLSTM模型
options = trainingOptions(‘adam’, …
‘MaxEpochs’, 50, …
‘GradientThreshold’, 1, …
‘MiniBatchSize’, 64, …
‘Verbose’, false);

net = trainNetwork(train_data’, train_labels’, layers, options);

% 步骤4:使用训练好的BiLSTM模型进行预测
y_pred = predict(net, test_data’);
y_pred = y_pred’;

% 步骤5:使用Adaboost进行集成学习
numClassifiers = 10;
ensemble = fitensemble(train_data, train_labels, ‘AdaBoostM1’, numClassifiers, ‘Tree’);

% 步骤6:使用Adaboost集成模型进行预测
y_pred_ensemble = predict(ensemble, test_data);

% 步骤7:计算预测结果的性能指标(例如均方根误差)
rmse_bilstm = sqrt(mean((test_labels - y_pred).^2));
rmse_ensemble = sqrt(mean((test_labels - y_pred_ensemble).^2));

% 显示结果
disp([‘BiLSTM预测结果的均方根误差(RMSE):’, num2str(rmse_bilstm)]);
disp([‘Adaboost集成学习预测结果的均方根误差(RMSE):’, num2str(rmse_ensemble)]);

标签:BiLSTM,pred,labels,train,Matlab,test,data,ensemble,Adaboost
From: https://blog.csdn.net/2301_79294434/article/details/139544718

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