Matlab实现QRBiTCN分位数回归双向时间卷积神经网络注意力机制时序区间预测

效果一览

基本介绍

1. Matlab实现QRBiTCN分位数回归双向时间卷积神经网络注意力机制时序区间预测；

2.多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2、区间覆盖率、区间平均宽度百分比)，单变量时序预测，含不同置信区间图；

3.data为数据集，用过去一段时间的变量，预测下一时刻，适用于负荷预测、风速预测等；main为主程序，其余为函数文件，无需运行；代码质量高，注释清楚；

4.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白，直接运行main文件一键出图。

5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式资源处下载Matlab实现QRBiTCN分位数回归双向时间卷积神经网络注意力机制时序区间预测。

%%  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


%%  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
res = xlsread('data.xlsx');

%%  绘图
figure
fill([1 : M, M : -1 : 1], [L_sim1{1}, L_sim1{end}(end : -1 : 1)], ...
    'r', 'FaceColor', [1, 0.8, 0.8], 'EdgeColor', 'none')
hold on 
plot(1 : M, T_train, '-', 1 : M, T_sim1', '-', 'LineWidth', 0.3)
legend('95%的置信区间', '真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'QRCNN-BiGRU-Attention训练集预测结果对比'; ['RMSE = ' num2str(error1)]};
title(string)
xlim([1, M])
grid

figure
fill([1 : N, N : -1 : 1], [L_sim2{1}, L_sim2{end}(end : -1 : 1)], ...
    'r', 'FaceColor', [1, 0.8, 0.8], 'EdgeColor', 'none')
hold on 
plot(1 : N, T_test, '-', 1 : N, T_sim2', '-', 'LineWidth', 1)
legend('95%的置信区间', '真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'QRCNN-BiGRU-Attention测试集预测结果对比'; ['RMSE = ' num2str(error2)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340