%% 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(时间序列的单列数据)
result = xlsread('数据集.xlsx');
%% 数据分析
num_samples = length(result); % 样本个数
kim = 15; % 延时步长(kim个历史数据作为自变量)
zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测
%% 划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end
%% 划分训练集和测试集
temp = 1: 1: 922;
P_train = res(temp(1: 700), 1: 15)';
T_train = res(temp(1: 700), 16)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(701: end), 1: 15)';
T_test = res(temp(701: end), 16)';
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据,以及3维数据,需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train = double(reshape(P_train, 15, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , 15, 1, 1, N));
t_train = t_train';
t_test = t_test' ;
%% 数据格式转换
for i = 1 : M
p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
end
for i = 1 : N
p_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i);
end
%% 创建模型
layers = [
sequenceInputLayer(15) % 建立输入层
gruLayer(10, 'OutputMode', 'last') % GRU层
reluLayer % Relu激活层
fullyConnectedLayer(1) % 全连接层
regressionLayer]; % 回归层
%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法
'MaxEpochs', 1000, ... % 最大训练次数
'InitialLearnRate', 5e-3, ... % 初始学习率
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降
'LearnRateDropFactor', 0.1, ... % 学习率下降因子
'LearnRateDropPeriod', 800, ... % 经过800次训练后 学习率为 0.005 * 0.1
'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集
'Plots', 'training-progress', ... % 画出曲线
'Verbose', false);
%% 训练模型
net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);
%% 仿真预测
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);
%% 均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);
%% 查看网络结构
analyzeNetwork(net)
%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-', 1: M, T_sim1, 'b-', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};
title(string)
xlim([1, M])
grid
figure
plot(1: N, T_test, 'r-', 1: N, T_sim2, 'b-', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid
%% 相关指标计算
% R2
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;
disp(['训练集数据的R2为:', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为:', num2str(R2)])
% MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;
disp(['训练集数据的MAE为:', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为:', num2str(mae2)])
% MBE
mbe1 = sum(T_sim1' - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2' - T_test ) ./ N ;
disp(['训练集数据的MBE为:', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(mbe2)])
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GRU门控循环单元时间序列预测(MATLAB完整源码和数据)
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2023-02-27
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GRU门控循环单元时间序列预测(MATLAB完整源码和数据) GRU门控循环单元时间序列预测(MATLAB完整源码和数据) GRU门控循环单元时间序列预测(MATLAB完整源码和数据) GRU门控循环单元时间序列预测,运行版本Matlab2020b及以上。
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- weixin_460614782023-08-16终于找到了超赞的宝藏资源,果断冲冲冲,支持!
- 2301_768119552023-09-15终于找到了超赞的宝藏资源,果断冲冲冲,支持!
- 2301_766938872023-07-03资源很赞,希望多一些这类资源。
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