%% 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
f = xlsread('windspeed.xls','Sheet1','B2:B1001');
[x,y]=data_process(f,12); %步长为12
n=size(x,1);
m=round(n*0.7); %前70%训练，对最后30%进行预测
P_train=x(1:m,:)';
T_train=y(1:m,:)';
P_test=x(m+1:end,:)';
T_test=y(m+1:end,:)';
f_ = size(P_train,1); % 输入特征维度
outdim = 1; % 最后一列为输出
%% 划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
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);
%% 格式转换
for i = 1 : M
vp_train{i, 1} = p_train(:, i);
vt_train{i, 1} = t_train(:, i);
end
for i = 1 : N
vp_test{i, 1} = p_test(:, i);
vt_test{i, 1} = t_test(:, i);
end
%% 创建待优化函数
ObjFcn = @CostFunction;
%% 贝叶斯优化参数范围
optimVars = [
optimizableVariable('NumOfUnits', [10, 50], 'Type', 'integer')
optimizableVariable('InitialLearnRate', [1e-3, 1], 'Transform', 'log')
optimizableVariable('L2Regularization', [1e-10, 1e-2], 'Transform', 'log')];
%% 贝叶斯优化网络参数
BayesObject = bayesopt(ObjFcn, optimVars, ... % 优化函数，和参数范围
'MaxTime', Inf, ... % 优化时间（不限制）
'IsObjectiveDeterministic', false, ...
'MaxObjectiveEvaluations', 10, ... % 最大迭代次数
'Verbose', 1, ... % 显示优化过程
'UseParallel', false);
%% 得到最优参数
NumOfUnits = BayesObject.XAtMinEstimatedObjective.NumOfUnits; % 最佳隐藏层节点数
InitialLearnRate = BayesObject.XAtMinEstimatedObjective.InitialLearnRate; % 最佳初始学习率
L2Regularization = BayesObject.XAtMinEstimatedObjective.L2Regularization; % 最佳L2正则化系数
%% 创建网络，
layers = [ ...
sequenceInputLayer(f_) % 输入层
gruLayer(NumOfUnits) % GRU层
reluLayer % Relu激活层
fullyConnectedLayer(outdim) % 回归层
regressionLayer];
% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam
'MaxEpochs', 500, ... % 最大训练次数
'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值
'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ... % 初始学习率
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整
'LearnRateDropPeriod', 400, ... % 训练700次后开始调整学习率
'LearnRateDropFactor', 0.1, ... % 学习率调整因子
'L2Regularization', L2Regularization, ... % 正则化参数
'ExecutionEnvironment', 'auto', ... % 训练环境
'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程
'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线
%% 训练模型
net = trainNetwork(vp_train, vt_train, layers, options);
%% 仿真预测
t_sim1 = predict(net, vp_train);
t_sim2 = predict(net, vp_test);
%% 数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);
%% 数据格式转换
T_sim1 = cell2mat(T_sim1');
T_sim2 = cell2mat(T_sim2');
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-','LineWidth',1.5)
legend('真实值','Bayes-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-','LineWidth',1.5)
legend('真实值','Bayes-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('Bayes-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
