%% I. 清空环境变量
%% PCA-GRU
%% I. 清空环境变量
clear all
clc
close all
%% 导入数据
X = xlsread('inputd');
Y = xlsread('outputd');
%% PCA主成分降维
[Z,MU,SIGMA]=zscore(X);
%% 计算相关系数矩阵
Sx=cov(Z); % 相关系数矩阵计算
%% 计算相关系数矩阵的特征值特征向量
[V,D] = eig(Sx); %计算相关系数矩阵的特征向量及特征值
eigValue = diag(D); %将特征值提取为列向量
[eigValue,IX]=sort(eigValue,'descend');%特征值降序排序
eigVector=V(:,IX); %根据排序结果，特征向量排序
C=sort(eigValue,'descend'); %特征值进行降序排序
rat1=C./sum(C) %求出排序后的特征值贡献率
rat2=cumsum(C)./sum(C) %求出排序后的累计贡献率
result1(1,:) = {'特征值','贡献率','累计贡献率'}; %细胞矩阵1第一行标题
result1(2:(length(D)+1),1) = num2cell(C); %将特征值放到第一列
result1(2:(length(D)+1),2) = num2cell(rat1); %将贡献率放到第二列
result1(2:(length(D)+1),3) = num2cell(rat2) %将累计贡放到第三列
%% 特征向量的归一化处理
norm_eigVector=sqrt(sum(eigVector.^2));%特征向量进行归一化处理
eigVector=eigVector./repmat(norm_eigVector,size(eigVector,1),1);
%% 判断贡献率
%根据贡献率达到85%故选择
d=5;% 这块根据实际情况修改
%% 数据降维处理
eigVector=eigVector(:,1:d); %求出对应特征向量
Y1=X*eigVector; %处理样本和向量相乘获得降维数据
%% 赋值为原始X
X=Y1;
%% 导入数据
%训练集—
% temp = randperm(size(X,1));%1代表多少行，2代表多少列
%训练集—
P_train= X(1:190,:)';%冒号代表取出来是整行或者整列，'代表转置
P_test = X(191:end,:)';
M = size(P_train,2);
% 测试集—
T_train= Y(1:190,:)';
T_test = Y(191:end,:)';
N = size(T_test,2);
%% 主成分分析
k = 5; %主成分设置
outdim = 1; % 最后一列为输出
f_ = size(P_train,1); % 输入特征维度
%% 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, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 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
%% 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
gruLayer(60, 'OutputMode', 'last') % GRU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', 1e-3, ... % 初始学习率 best_lr
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降
'LearnRateDropFactor', 0.1, ... % 学习率下降因子 0.1
'LearnRateDropPeriod', 400, ... % 经过 400 次训练后 学习率为 best_lr * 0.1
'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集
'ValidationPatience', Inf, ... % 关闭验证
'L2Regularization', 3e-4, ... % 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);
%% 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','PCA-GRU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','PCA-GRU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('PCA-GRU预测输出误差')
%% 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RMSE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
%% 贡献率图
figure
bar(rat1);
xlabel('特征');
ylabel('贡献率');
%% 累计贡献率图
figure
bar(rat2);
xlabel('特征');
ylabel('累计贡献率');
