基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多维时间序列预测，CNN-BILSTM回归预测，MATLAB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 result = xlsread('数据集.xlsx'); %% 数据分析 num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 2; % 延时步长（前面多行历史数据作为自变量） zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测 nim = size(result, 2) - 1; % 原始数据的特征是数目 %% 划分数据集 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1 + zim, 1: end - 1)', 1, ... (kim + zim) * nim), result(i + kim + zim - 1, end)]; end %% 数据集分析 outdim = 1; % 最后一列为输出 num_size = 0.85; % 训练集占数据集比例 num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数 f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征长度 %% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)'; T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)'; N = size(P_test, 2); %% 划分训练集和测试集 M = size(P_train, 2); N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 method=@mapminmax; [inputn_train,inputps]=method(P_train); inputn_test=method('apply',P_test,inputps); [outputn_train,outputps]=method(T_train); outputn_test=method('apply',T_test,outputps); %% 创建元胞或向量，长度为训练集大小； XrTrain = cell(size(inputn_train,2),1); YrTrain = zeros(size(outputn_train,2),1); disp(['搜索：']) disp(['https://mbd.pub/o/DDR1']) %% 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