区间预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测
区间预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测
TT_Matlab
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。机器学习之心，前程算法屋的代码一律可以八折购买。
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技 术同步精进，
代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
个人主页： Matlab科研工作室
个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
内容介绍
摘要
本文提出了一种新的多变量时序区间预测模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和核密度估计（KDE）。该模型首先利用CNN提取时序数据的局部特征，然后利用BiLSTM学习时序数据的长期依赖关系，最后利用KDE对预测区间进行建模。实验结果表明，该模型在多个数据集上的预测性能优于现有的多变量时序区间预测模型。
1. 引言
时序数据预测是机器学习和数据挖掘领域的一个重要研究方向，在金融、经济、气象等领域有着广泛的应用。时序数据通常具有非线性、非平稳性和高维等特点，因此传统的预测模型很难对时序数据进行准确的预测。近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的时序数据预测模型取得了很好的效果。
多变量时序数据预测是指同时预测多个时序变量的未来值。多变量时序数据预测比单变量时序数据预测更加复杂，因为需要考虑不同变量之间的相关性。近年来，基于深度学习的多变量时序数据预测模型也取得了很好的效果。
区间预测是指预测一个变量在未来一段时间内的取值范围。区间预测比点预测更加全面，因为它不仅给出了预测值，还给出了预测值的置信区间。区间预测在金融、经济、气象等领域有着广泛的应用。
2. 相关工作
近年来，基于深度学习的多变量时序数据预测模型取得了很好的效果。这些模型主要可以分为两类：基于递归神经网络（RNN）的模型和基于卷积神经网络（CNN）的模型。
基于RNN的模型主要包括长短期记忆网络（LSTM）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）。LSTM和BiLSTM都是循环神经网络（RNN）的一种，它们能够学习时序数据的长期依赖关系。基于LSTM和BiLSTM的多变量时序数据预测模型已经取得了很好的效果。
基于CNN的模型主要包括一维卷积神经网络（1D CNN）和二维卷积神经网络（2D CNN）。1D CNN和2D CNN都能够提取时序数据的局部特征。基于1D CNN和2D CNN的多变量时序数据预测模型也取得了很好的效果。
3. 模型结构
本文提出的模型结合了CNN、BiLSTM和KDE，如图1所示。该模型首先利用CNN提取时序数据的局部特征，然后利用BiLSTM学习时序数据的长期依赖关系，最后利用KDE对预测区间进行建模。
部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread(’数据集.xlsx’);
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’;
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax(’apply’, P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
4. 实验结果
本文在多个数据集上对该模型进行了实验，实验结果表明，该模型在预测性能上优于现有的多变量时序区间预测模型。
5. 结论
本文提出了一种新的多变量时序区间预测模型，该模型结合了CNN、BiLSTM和KDE。该模型在多个数据集上的实验结果表明，该模型在预测性能上优于现有的多变量时序区间预测模型。
参考文献
[1] 王怡,普运伟.基于CNN-BiLSTM-Attention融合神经网络的大气温度预测[J].中国水运：下半月, 2023.
[2] 臧海祥,刘冲冲,滕俊,等.基于CNN-GRU分位数回归的短期母线负荷概率密度预测[J].智慧电力, 2020, 48(8):8.DOI:CNKI:SUN:XBDJ.0.2020-08-006.