%% 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
tic
% restoredefaultpath
%% 导入数据
P_train = xlsread('data','training set','B2:G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2:H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';
f_=size(P_train, 1); % 输入特征维度
outdim = 1; % 最后一列为输出
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);
%% 优化算法参数设置
SearchAgents_no = 5; % 种群数量
Max_iteration = 8; % 最大迭代次数
dim = 3; % 优化参数个数
lb = [1e-4, 10, 1e-4]; % 参数取值下界(学习率,隐藏层节点,正则化系数)
ub = [1e-2, 30, 1e-1]; % 参数取值上界(学习率,隐藏层节点,正则化系数)
fitness = @(x)fical(x,p_train,t_train,f_);
[Best_score,Best_pos,Convergence_curve]=GA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb ,ub,dim,fitness)
%% 记录最佳参数
Best_pos(1, 2) = round(Best_pos(1, 2));
best_lr = Best_pos(1, 1);
best_hd = Best_pos(1, 2);
best_l2 = Best_pos(1, 3);
%% 建立模型
% ---------------------- 修改模型结构时需对应修改fical.m中的模型结构 --------------------------
layers = [
sequenceInputLayer(f_) % 输入层
lstmLayer(best_hd) % LSTM层
reluLayer % Relu激活层
fullyConnectedLayer(outdim) % 输出回归层
regressionLayer];
%% 参数设置
% ---------------------- 修改模型参数时需对应修改fical.m中的模型参数 --------------------------
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法
'MaxEpochs', 500, ... % 最大训练次数 500
'InitialLearnRate', best_lr, ... % 初始学习率 best_lr
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降
'LearnRateDropFactor', 0.5, ... % 学习率下降因子 0.1
'LearnRateDropPeriod', 400, ... % 经过 400 次训练后 学习率为 best_lr * 0.5
'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集
'ValidationPatience', Inf, ... % 关闭验证
'L2Regularization', best_l2, ... % 正则化参数
'Plots', 'training-progress', ... % 画出曲线
'Verbose', false);
%% 训练模型
net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);
%% 仿真验证
t_sim1 = predict(net, p_train);
t_sim2 = predict(net, p_test );
%% 数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);
T_sim1=double(T_sim1);
T_sim2=double(T_sim2);
%% 均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);
toc
%% 绘图
figure
plot(1 : length(Convergence_curve), Convergence_curve,'linewidth',1.5);
title('GA-LSTM', 'FontSize', 10);
xlabel('迭代次数', 'FontSize', 10);
ylabel('适应度值mse', 'FontSize', 10);
grid off
%% 测试集结果
figure;
plotregression(T_test,T_sim2,['回归图']);
figure;
ploterrhist(T_test-T_sim2,['误差直方图']);
%% 均方根误差 RMSE
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2)./M);
error2 = sqrt(sum((T_test - T_sim2).^2)./N);
%%
%决定系数
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;
%%
%均方误差 MSE
mse1 = sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;
%%
%RPD 剩余预测残差
SE1=std(T_sim1-T_train);
RPD1=std(T_train)/SE1;
SE=std(T_sim2-T_test);
RPD2=std(T_test)/SE;
%% 平均绝对误差MAE
MAE1 = mean(abs(T_train - T_sim1));
MAE2 = mean(abs(T_test - T_sim2));
%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));
%% 训练集绘图
figure
%plot(1:M,T_train,'r-*',1:M,T_sim1,'b-o','LineWidth',1)
plot(1:M,T_train,'r-*',1:M,T_sim1,'b-o','LineWidth',1.5)
legend('真实值','GA-LSTM预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string={'训练集预测结果对比';['(R^2 =' num2str(R1) ' RMSE= ' num2str(error1) ' MSE= ' num2str(mse1) ' RPD= ' num2str(RPD1) ')' ]};
title(string)
%% 预测集绘图
figure
plot(1:N,T_test,'r-*',1:N,T_sim2,'b-o','LineWidth',1.5)
legend('真实值','GA-LSTM预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string={'测试集预测结果对比';['(R^2 =' num2str(R2) ' RMSE= ' num2str(error2) ' MSE= ' num2str(mse2) ' RPD= ' num2str(RPD2) ')']};
title(string)
%% 测试集误差图
figure
ERROR3=T_test-T_sim2;
plot(T_test-T_sim2,'b-*','LineWidth',1.5)
xlabel('测试集样本编号')
ylabel('预测误差')
title('测试集预测误差')
grid on;
legend('GA-LSTM预测输出误差')
%% 绘制线性拟合图
%% 训练集拟合效果图
figure
plot(T_train,T_sim1,'*r');
xlabel('真实值')
ylabel('预测值')
string = {'训练集效果图';['R^2_c=' num2str(R1) ' RMSEC=' num2str(error1) ]};
title(string)
hold on ;h=lsline;
set(h,'LineWidth',1,'LineStyle','-','Color',[1 0 1])
%% 预测集拟合效果图
figure
plot(T_test,T_sim2,'ob');
xlabel('真实值')
ylabel('预测值')
string1 = {'测试集效果图';['R^2_p=' num2str(R2) ' RMSEP=' num2str(error2) ]};
title(string1)
hold on ;h=lsline();
set(h,'LineWidth',1,'LineStyle','-','Color',[1 0 1])
%% 求平均
R3=(R1+R2)./2;
error3=(error1+error2)./2;
%% 总数据线性预测拟合图
tsim=[T_sim1,T_sim2]';
S=[T_train,T_test]';
figure
plot(S,tsim,'ob');
xlabel('真实值')
ylabel('预测值')
string1 = {'所有样本拟合预测图';['R^2_p=' num2str(R3) ' RMSEP=' num2str(error3) ]};
title(string1)
hold on ;h=lsline();
set(h,'LineWidth',1,'LineStyle','-','Color',[1 0 1])
%% 打印出评价指标
disp(['-----------------------误差计算--------------------------'])
disp(['评价结果如下所示:'])
disp(['平均绝对误差MAE为:',num2str(MAE2)])
disp(['均方误差MSE为: ',num2str(mse2)])
disp(['均方根误差RMSEP为: ',num2str(error2)])
disp(['决定系数R^2为: ',num2str(R2)])
disp(['剩余预测残差RPD为: ',num2str(RPD2)])
disp(['平均绝对百分比误差MAPE为: ',num2str(MAPE2)])
grid
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 命令窗口输出MAE、MAPE、MSE、R2、MSE等指标。 优化学习率、隐藏层节点数、正则化系数。
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
回归预测:GA-LSTM.zip (19个子文件)
fical.m 1KB
GA.m 2KB
initialization.m 427B
10.png 22KB
9.png 42KB
3.png 37KB
main.m 6KB
1.png 24KB
6.png 38KB
5.png 63KB
Cross.m 1KB
4.png 82KB
8.png 33KB
test.m 554B
data.xlsx 36KB
7.png 32KB
2.png 27KB
Select2.m 889B
Mutation.m 1KB
共 19 条
- 1
资源评论
- 拧咕噜2024-01-30非常有用的资源,可以直接使用,对我很有用,果断支持!
- qw_69189660112023-06-02资源很受用,资源主总结的很全面,内容与描述一致,解决了我当下的问题。
- m0_743966432023-05-13这个资源对我启发很大,受益匪浅,学到了很多,谢谢分享~
- 低调的火柴2024-02-07资源中能够借鉴的内容很多,值得学习的地方也很多,大家一起进步!
机器学习之心
- 粉丝: 1w+
- 资源: 652
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 课程设计-基于SpringBoot + Mybatis+python爬虫NBA球员数据爬取可视化+源代码+文档+sql+效果图
- 软件品质管理系列二项目策划规范.doc
- 基于TensorFlow+PyQt+GUI的酒店评论情感分析,支持分析本地数据文件和网络爬取数据分析+源代码+文档说明+安装教程
- 软件定义无线电中的模拟电路测试技术.pptx
- 软件开发协议(作为技术开发合同附件).doc
- 软件开发和咨询行业技术趋势分析.pptx
- 软件测试题详解及答案.doc
- 软件漏洞生命周期管理策略.pptx
- 毕业设计-基于Python实现的的简易气温爬虫,可以爬取全国各市的近7日气温数据
- 软件系统测试报告(实用版).doc
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功