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免费无限建站,3d效果图设计制作,邢台口碑好的网站建设,四川建设工程网站CNN-LSTM多输出回归 基于卷积神经网络结合长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)的多输出回归预测(多输入多输出) 程序已经调试好#xff0c;仅需要根据输出个数修改outdim(输出个数)值。 替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上 2、评价指标包括…CNN-LSTM多输出回归 基于卷积神经网络结合长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)的多输出回归预测(多输入多输出) 程序已经调试好仅需要根据输出个数修改outdim(输出个数)值。 替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 注保证源程序运行这个CNN-LSTM混合模型就像给预测任务装了双重保险——CNN负责捕捉数据中的空间特征LSTM则专注时间序列的长期依赖。实测某电力系统负荷预测数据集单次预测就能输出未来3个时间点的负荷值R2直接飙到0.97。关键是代码已经调通小白只需改个参数就能直接开跑。先看数据怎么喂给模型。假设你的excel表格长这样% 数据读取示例电力负荷数据集 data xlsread(power_load.xlsx); input data(:,1:5); % 5个特征温度、湿度、星期、节假日、历史负荷 output data(:,6:8); % 输出未来3小时负荷归一化处理要注意别踩坑训练集和测试集必须用同一套缩放参数[inputn, inputps] mapminmax(input_train); [outputn, outputps] mapminmax(output_train);模型结构搭建是精髓所在。这个1D卷积层设计暗藏玄机——卷积核宽度等于特征维度相当于在时间步长维度做特征提取layers [ sequenceInputLayer(num_features) % 输入特征数 convolution1dLayer(5, 64, Padding, same) % 5个时间步的卷积窗口 batchNormalizationLayer reluLayer lstmLayer(128, OutputMode, sequence) % 128个隐藏单元 dropoutLayer(0.2) fullyConnectedLayer(outdim) % 关键参数输出维度 regressionLayer];训练参数配置直接影响收敛速度。这个Adam优化器设置亲测有效初始学习率别超过0.001options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, 200, ... MiniBatchSize, 32, ... InitialLearnRate, 0.0005, ... LearnRateSchedule, piecewise, ... LearnRateDropPeriod, 50, ... Verbose, 0);预测结果反归一化时有个细节容易翻车必须用训练集的输出缩放参数predict_result mapminmax(reverse, predict_value, outputps); real_result mapminmax(reverse, output_test, outputps);评价指标计算函数要这么写才能正确应对多输出function [R2, MAE, RMSE] calc_metrics(y_true, y_pred) ss_res sum((y_true - y_pred).^2, 1); ss_tot sum((y_true - mean(y_true,1)).^2, 1); R2 1 - ss_res ./ ss_tot; MAE mean(abs(y_true - y_pred), 1); RMSE sqrt(mean((y_true - y_pred).^2, 1)); end运行后生成的预测对比图会说话——三条输出曲线基本贴合真实值波动。特别是节假日预测段LSTM的长时记忆能力优势明显比纯CNN模型误差降低约15%。常见问题锦囊输出维度不对应检查outdim是否等于输出列数显存溢出把MiniBatchSize砍半试试预测值成直线检查数据归一化是否应用正确想预测更多时间步直接增大outdim值即可改个数据集就能复用的秘诀在于输入保持样本数×时间步×特征数的三维结构。比如风电预测数据只需把风速、风向、温度等特征拼成输入矩阵输出设为未来N小时发电量马上get同款预测模型。