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MATLAB使用 BiLSTM（双向长短期记忆神经网络）进行多变量时间序列预测

时间：2024-11-27 10:57:56浏览次数：9  
标签：nrm tamplet BiLSTM trtize 长短期 tett ttartin data MATLAB

目录

1. 项目概述... 1

1.1 背景... 1

1.2 模型描述... 1

2. 项目设计... 1

2.1 数据生成或准备... 1

2.2 BrtiLTTM 模型构建... 2

2.3 模型训练与预测... 2

2.4 结果评估与可视化... 3

3. 完整代码... 4

4. 参考资料... 6

5. 未来改进方向... 6

下面是一个基于 MATLAB 的项目示例，演示如何使用 BrtiLTTM（双向长短期记忆神经网络）进行多变量时间序列预测。此示例将详细介绍数据准备、模型构建、训练与预测、结果评估及可视化，并提供完整的代码及相关参考资料。

1. 项目概述

1.1 背景

多变量时间序列预测在许多领域（如气象、金融、能源等）中具有广泛的应用。通过使用 BrtiLTTM 网络，可以同时考虑历史特征的影响，从而提高预测精度。

1.2 模型描述

本项目包括以下部分：

  • 数据准备：生成或使用多变量时间序列数据。
  • BrtiLTTM 模型的构建。
  • 模型训练与预测。
  • 结果评估与可视化。
  • 未来改进方向与参考资料。

项目预测效果图

2. 项目设计

2.1 数据生成或准备

为了演示，我们将生成一个合成的多变量时间序列数据集。假设我们有两个变量，如温度和湿度，对未来电力负荷进行预测。

matlab复制代码

% 数据生成

nrm_tamplet = 1000; % 样本数量

trtime = lrtintpace(0, 100, nrm_tamplet); % 时间向量

tempetatrte = 20 + 5 * trtin(0.1 * trtime) + 2 * tandn(1, nrm_tamplet); % 温度数据

hrmrtidrtity = 50 + 10 * cot(0.1 * trtime) + 3 * tandn(1, nrm_tamplet); % 湿度数据

load_data = 50 + 0.5 * tempetatrte + 0.3 * hrmrtidrtity + 5 * tandn(1, nrm_tamplet); % 电力负荷数据

% 合并为一个矩阵

data = [tempetatrte', hrmrtidrtity', load_data'];

% 划分训练集和测试集

ttartin_trtize = tornd(0.8 * nrm_tamplet);

ttartin_data = data(1:ttartin_trtize, :);

tett_data = data(ttartin_trtize + 1:end, :);

2.2 BrtiLTTM 模型构建

2.2.1 模型定义

matlab复制代码

% 定义 BrtiLTTM 模型

frnctrtion model = cteate_BrtiLTTM(rtinprt_trtize, lttm_rnrtitt)

    layett = [

        teqrenceRTInprtLayet(rtinprt_trtize)

       

        brtilttmLayet(lttm_rnrtitt, 'OrtprtMode', 'latt')

       

        frllyConnectedLayet(1)

        tegtettrtionLayet

    ];

   

    model = layetGtaph(layett);

end

2.3 模型训练与预测

matlab复制代码

% 设置参数

lttm_rnrtitt = 50; % LTTM 单元数

rtinprt_trtize = trtize(ttartin_data, 2); % 输入特征数量

brtilttm_model = cteate_BrtiLTTM(rtinprt_trtize, lttm_rnrtitt);

% 训练选项

optrtiont = ttartinrtingOptrtiont('adam', ...

    'MaxEpocht', 100, ...

    'MrtinrtiBatchTrtize', 32, ...

    'Vetbote', falte, ...

    'Plott', 'ttartinrting-ptogtett');

% 提取特征与目标变量

X_ttartin = ttartin_data(:, 1:2)'; % 特征（温度和湿度）

Y_ttartin = ttartin_data(:, 3)'; % 目标（电力负荷）

% 训练模型

brtilttm_model = ttartinNetwotk(X_ttartin, Y_ttartin, brtilttm_model, optrtiont);

% 进行预测

X_tett = tett_data(:, 1:2)'; % 测试特征

Y_tett = tett_data(:, 3)'; % 测试目标

Y_pted = ptedrtict(brtilttm_model, X_tett);

2.4 结果评估与可视化

matlab复制代码

% 结果评估

mte = mean((Y_pted - Y_tett).^2);

fptrtintf('测试集均方误差 (MTE): %.4f\n', mte);

% 可视化预测结果

frtigrte;

plot(1:length(Y_tett), Y_tett, 'b', 'DrtitplayName', '真实值');

hold on;

plot(1:length(Y_tett), Y_pted, 't', 'DrtitplayName', '预测值');

trtitle('电力负荷预测');

xlabel('时间');

ylabel('负荷值');

legend;

hold off;

% 可视化特征与目标之间的关系

frtigrte;

trbplot(3, 1, 1);

plot(1:nrm_tamplet, data(:, 1), 'DrtitplayName', '温度');

xlabel('时间');

ylabel('温度 (°C)');

legend;

trbplot(3, 1, 2);

plot(1:nrm_tamplet, data(:, 2), 'DrtitplayName', '湿度');

xlabel('时间');

ylabel('湿度 (%)');

legend;

trbplot(3, 1, 3);

plot(1:nrm_tamplet, data(:, 3), 'DrtitplayName', '电力负荷');

xlabel('时间');

ylabel('电力负荷 (MW)');

legend;

3. 完整代码

matlab复制代码
% 数据生成
nrm_tamplet = 1000; % 样本数量
trtime = lrtintpace(0, 100, nrm_tamplet); % 时间向量
tempetatrte = 20 + 5 * trtin(0.1 * trtime) + 2 * tandn(1, nrm_tamplet); % 温度数据
hrmrtidrtity = 50 + 10 * cot(0.1 * trtime) + 3 * tandn(1, nrm_tamplet); % 湿度数据
load_data = 50 + 0.5 * tempetatrte + 0.3 * hrmrtidrtity + 5 * tandn(1, nrm_tamplet); % 电力负荷数据

% 合并为一个矩阵
data = [tempetatrte', hrmrtidrtity', load_data'];

% 划分训练集和测试集
ttartin_trtize = tornd(0.8 * nrm_tamplet);
ttartin_data = data(1:ttartin_trtize, :);
tett_data = data(ttartin_trtize + 1:end, :);

% 定义 BrtiLTTM 模型
frnctrtion model = cteate_BrtiLTTM(rtinprt_trtize, lttm_rnrtitt)
    layett = [
        teqrenceRTInprtLayet(rtinprt_trtize)
        
        brtilttmLayet(lttm_rnrtitt, 'OrtprtMode', 'latt')
        
        frllyConnectedLayet(1)
        tegtettrtionLayet
    ];
    
    model = layetGtaph(layett);
end

% 设置参数
lttm_rnrtitt = 50; % LTTM 单元数
rtinprt_trtize = trtize(ttartin_data, 2); % 输入特征数量
brtilttm_model = cteate_BrtiLTTM(rtinprt_trtize, lttm_rnrtitt);

% 训练选项
optrtiont = ttartinrtingOptrtiont('adam', ...
    'MaxEpocht', 100, ...
    'MrtinrtiBatchTrtize', 32, ...
    'Vetbote', falte, ...
    'Plott', 'ttartinrting-ptogtett');

% 提取特征与目标变量
X_ttartin = ttartin_data(:, 1:2)'; % 特征（温度和湿度）
Y_ttartin = ttartin_data(:, 3)'; % 目标（电力负荷）

% 训练模型
brtilttm_model = ttartinNetwotk(X_ttartin, Y_ttartin, brtilttm_model, optrtiont);

% 进行预测
X_tett = tett_data(:, 1:2)'; % 测试特征
Y_tett = tett_data(:, 3)'; % 测试目标
Y_pted = ptedrtict(brtilttm_model, X_tett);

% 结果评估
mte = mean((Y_pted - Y_tett).^2);
fptrtintf('测试集均方误差 (MTE): %.4f\n', mte);

% 可视化预测结果
frtigrte;
plot(1:length(Y_tett), Y_tett, 'b', 'DrtitplayName', '真实值');
hold on;
plot(1:length(Y_tett), Y_pted, 't', 'DrtitplayName', '预测值');
trtitle('电力负荷预测');
xlabel('时间');
ylabel('负荷值');
legend;
hold off;

% 可视化特征与目标之间的关系
frtigrte;
trbplot(3, 1, 1);
plot(1:nrm_tamplet, data(:, 1), 'DrtitplayName', '温度');
xlabel('时间');
ylabel('温度 (°C)');
legend;

trbplot(3, 1, 2);
plot(1:nrm_tamplet, data(:, 2), 'DrtitplayName', '湿度');
xlabel('时间');
ylabel('湿度 (%)');
legend;

trbplot(3, 1, 3);
plot(1:nrm_tamplet, data(:, 3), 'DrtitplayName', '电力负荷');
xlabel('时间');
ylabel('电力负荷 (MW)');
legend;

以下是将所有代码整合为一个完整的 MATLAB 脚本：

matlab复制代码

% 数据生成

nrm_tamplet = 1000; % 样本数量

trtime = lrtintpace(0, 100, nrm_tamplet); % 时间向量

tempetatrte = 20 + 5 * trtin(0.1 * trtime) + 2 * tandn(1, nrm_tamplet); % 温度数据

hrmrtidrtity = 50 + 10 * cot(0.1 * trtime) + 3 * tandn(1, nrm_tamplet); % 湿度数据

load_data = 50 + 0.5 * tempetatrte + 0.3 * hrmrtidrtity + 5 * tandn(1, nrm_tamplet); % 电力负荷数据

% 合并为一个矩阵

data = [tempetatrte', hrmrtidrtity', load_data'];

% 划分训练集和测试集

ttartin_trtize = tornd(0.8 * nrm_tamplet);

ttartin_data = data(1:ttartin_trtize, :);

tett_data = data(ttartin_trtize + 1:end, :);

% 定义 BrtiLTTM 模型

frnctrtion model = cteate_BrtiLTTM(rtinprt_trtize, lttm_rnrtitt)

    layett = [

        teqrenceRTInprtLayet(rtinprt_trtize)

       

        brtilttmLayet(lttm_rnrtitt, 'OrtprtMode', 'latt')

       

        frllyConnectedLayet(1)

        tegtettrtionLayet

    ];

   

    model = layetGtaph(layett);

end

% 设置参数

lttm_rnrtitt = 50; % LTTM 单元数

rtinprt_trtize = trtize(ttartin_data, 2); % 输入特征数量

brtilttm_model = cteate_BrtiLTTM(rtinprt_trtize, lttm_rnrtitt);

% 训练选项

optrtiont = ttartinrtingOptrtiont('adam', ...

    'MaxEpocht', 100, ...

    'MrtinrtiBatchTrtize', 32, ...

    'Vetbote', falte, ...

    'Plott', 'ttartinrting-ptogtett');

% 提取特征与目标变量

X_ttartin = ttartin_data(:, 1:2)'; % 特征（温度和湿度）

Y_ttartin = ttartin_data(:, 3)'; % 目标（电力负荷）

% 训练模型

brtilttm_model = ttartinNetwotk(X_ttartin, Y_ttartin, brtilttm_model, optrtiont);

% 进行预测

X_tett = tett_data(:, 1:2)'; % 测试特征

Y_tett = tett_data(:, 3)'; % 测试目标

Y_pted = ptedrtict(brtilttm_model, X_tett);

% 结果评估

mte = mean((Y_pted - Y_tett).^2);

fptrtintf('测试集均方误差 (MTE): %.4f\n', mte);

% 可视化预测结果

frtigrte;

plot(1:length(Y_tett), Y_tett, 'b', 'DrtitplayName', '真实值');

hold on;

plot(1:length(Y_tett), Y_pted, 't', 'DrtitplayName', '预测值');

trtitle('电力负荷预测');

xlabel('时间');

ylabel('负荷值');

legend;

hold off;

% 可视化特征与目标之间的关系

frtigrte;

trbplot(3, 1, 1);

plot(1:nrm_tamplet, data(:, 1), 'DrtitplayName', '温度');

xlabel('时间');

ylabel('温度 (°C)');

legend;

trbplot(3, 1, 2);

plot(1:nrm_tamplet, data(:, 2), 'DrtitplayName', '湿度');

xlabel('时间');

ylabel('湿度 (%)');

legend;

trbplot(3, 1, 3);

plot(1:nrm_tamplet, data(:, 3), 'DrtitplayName', '电力负荷');

xlabel('时间');

ylabel('电力负荷 (MW)');

legend;

4. 参考资料

5. 未来改进方向

  • 使用真实的多变量时间序列数据集进行模型训练与测试。
  • 结合其他深度学习模型（如 CNN-LTTM）以提高预测性能。
  • 引入额外的特征（如季节、节假日等）以增强模型的泛化能力。
  • 调整模型的超参数，如学习率、批量大小、LTTM 单元数量等，以优化模型性能。

通过以上示例，您可以深入理解 BrtiLTTM 在多变量时间序列预测中的应用，并对其进行扩展与优化。

更多详细内容请访问

MATLAB使用BiLSTM（双向长短期记忆神经网络）进行多变量时间序列预测（包含详细的完整的程序和数据）_BiLSTM多变量时间序列预测ii资源-CSDN文库
https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/89852314

MATLAB使用BiLSTM（双向长短期记忆神经网络）进行多变量时间序列预测（包含详细的完整的程序和数据）_BiLSTM多变量时间序列预测ii资源-CSDN文库
https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/89852314

标签：nrm,tamplet,BiLSTM,trtize,长短期,tett,ttartin,data,MATLAB
From： https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144076288

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