回归预测|基于CNN-LSTM-Attention结合Adaboost集成数据预测Matlab程序 多特征输入单输出
文章目录
- 前言
- 回归预测|基于CNN-LSTM-Attention结合Adaboost集成数据预测Matlab程序 多特征输入单输出
- 一、CNN-LSTM-Attention-Adaboost模型
- **详细流程：**
- **基本原理：**
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
前言
回归预测|基于CNN-LSTM-Attention结合Adaboost集成数据预测Matlab程序 多特征输入单输出
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本文提出了一种基于CNN-LSTM-Attention结合Adaboost集成的数据预测方法，针对多特征输入单输出的回归问题。这种方法可以有效地捕捉特征之间的关系并提高预测精度。通过对Matlab程序的实现，我们发现这种方法在各种回归任务中表现良好，可以更准确地预测未来的数据趋势，为相关领域的研究提供了有力的支持。同时，本文的研究方法也可以为其他类似问题的研究提供启示和参考。
一、CNN-LSTM-Attention-Adaboost模型
要构建一个CNN-LSTM-Attention-Adaboost回归预测模型，可以按照以下流程和基本原理进行：
详细流程：
-
数据预处理：
- 收集数据：获取你需要进行回归预测的数据集。
- 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
- 特征提取：使用CNN提取特征或直接使用现有的特征。
-
CNN特征提取：
- 使用卷积神经网络（CNN）提取数据中的局部特征。如果数据是时间序列，可以将其转化为图像或通过1D卷积处理。
- CNN模型通常包括多个卷积层和池化层，最终输出特征图（Feature Map）。
-
LSTM建模：
- 将CNN提取的特征输入到长短期记忆网络（LSTM）中。LSTM用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
- LSTM层处理特征并输出时间序列中的状态信息。
-
Attention机制：
- 在LSTM的输出上应用注意力机制，以加权不同时间步的输出。Attention机制可以帮助模型更好地聚焦于重要时间步的特征。
-
Adaboost集成：
- 使用Adaboost集成算法对模型进行训练。Adaboost会结合多个弱学习器（如决策树）来提高预测性能。
- 对CNN-LSTM-Attention模型的输出进行训练，以优化回归结果。
-
模型训练：
- 对整个模型（CNN-LSTM-Attention-Adaboost）进行训练。可以使用回归损失函数（如均方误差）来优化模型参数。
-
模型评估与调优：
- 使用交叉验证和测试集来评估模型的性能。根据评估结果调整超参数。
基本原理：
- CNN（卷积神经网络）：通过卷积操作提取输入数据中的局部特征，适用于图像和时间序列数据的特征提取。
- LSTM（长短期记忆网络）：一种特殊的RNN，能够有效捕捉长期依赖关系和处理时间序列数据。
- Attention机制：通过加权机制让模型专注于输入中的关键部分，提高对重要信息的响应能力。
- Adaboost（自适应提升算法）：一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器来提升整体预测性能，能够有效处理回归和分类问题。
通过结合这些方法，你可以构建一个强大的回归预测模型，充分利用各个技术的优点。
二、实验结果
CNN-LSTM-Attention-Adaboost回归预测
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 数据分析
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 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);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train = T_train;
t_test = T_test;
%% 转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';
%% Adaboost增强学习
% 样本权重
[mm,numl]=size(P_train); %% mm 特征 numl训练集个数
D(1,:)=ones(1,numl)/numl;
K = 10; % 弱预测器个数
for i=1:K
%% 弱预测器训练
model = svmtrain(t_train, p_train,cmd);
%% 弱预测器预测
T_sim1 = svmpredict(t_train,p_train,model);
%% 预测误差
erroryc(i,:)=T_train - T_sim1';
% 测试数据预测
test_simu(i,:) = svmpredict(t_test, p_test,model);
% 调整D值
Error(i) = 0;
for j = 1:numl
if abs(erroryc(i,j)) > 0.1 % 较大误差
Error(i)=Error(i)+D(i,j);
D(i+1,j)=D(i,j)*1.1;
else
D(i+1,j)=D(i,j);
end
end
%计算弱预测器权重
at(i)=0.5/exp(abs(Error(i)));
end
四、代码获取
私信即可 79米
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出
