时序预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测

目录

    • 时序预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 模型搭建
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测。基于贝叶斯(bayes)优化双向长短期记忆神经网络的时间序列预测,BO-BiLSTM/Bayes-BiLSTM时间序列预测模型。
1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。
2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。
3.运行环境matlab2018b及以上。

模型搭建

BO-BiLSTM(Bayesian Optimization-Bidirectional Long Short-Term Memory)是一种结合了贝叶斯优化和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的时间序列预测方法。
时间序列预测是通过分析过去的数据来预测未来的趋势和模式。传统的方法通常基于统计模型或机器学习算法,但选择合适的模型和参数往往是一项挑战。这时,贝叶斯优化可以帮助我们在模型选择和参数调优方面进行更加有效的搜索。
贝叶斯优化是一种用于全局优化的方法,它通过在搜索空间中选择合适的参数进行迭代来找到最优解。它使用贝叶斯推断来建立一个代理模型,该模型估计了目标函数的潜在表达式,并根据观测结果进行更新。通过不断迭代,贝叶斯优化能够在有限的迭代次数内找到最优解。
双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)是一种适用于处理序列数据的循环神经网络(RNN)的变体。与传统的LSTM相比,BiLSTM不仅考虑了过去的信息,还同时考虑了未来的信息。它通过在网络中引入反向传播路径来捕捉时间序列中的前后依赖关系,从而提高了预测的准确性。
BO-BiLSTM方法将贝叶斯优化和BiLSTM相结合,以改进时间序列预测的性能。它通过贝叶斯优化方法搜索最佳的BiLSTM模型架构和超参数配置,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。BO-BiLSTM方法在每次迭代中使用贝叶斯优化选择新的参数配置,并使用这些配置训练BiLSTM模型。重复这个过程直到达到预定的迭代次数或达到停止条件。
总的来说,BO-BiLSTM方法是一种利用贝叶斯优化和双向长短期记忆神经网络的时间序列预测方法,它能够更好地解决时间序列预测中的模型选择和参数调优问题,并提高预测的准确性和鲁棒性。

  • BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测
    伪代码
    9
  • 通过调整优化算法调整模型参数,学习重复率和贝叶斯优化超参数来调整模型参数。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式1:私信博主回复MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测,同等价值程序兑换;
  • 完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载):MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测;
  • 完整程序和数据下载方式3(订阅《LSTM长短期记忆神经网络》专栏,同时可阅读《LSTM长短期记忆神经网络》专栏内容,数据订阅后私信我获取):MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测,专栏外只能获取该程序。
%%  优化算法参数设置
%参数取值上界(学习率,隐藏层节点,正则化系数)
%%  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')];%% 创建网络架构
% 输入特征维度
numFeatures  = f_;
% 输出特征维度
numResponses = 1;
FiltZise = 10;
%  创建"LSTM"模型layers = [...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],'Name','input')sequenceFoldingLayer('Name','fold')% 特征学习       dropoutLayer(0.25,'Name','drop3')% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')regressionLayer('Name','output')    ];layers = layerGraph(layers);layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');% 批处理样本
MiniBatchSize =128;
% 最大迭代次数
MaxEpochs = 500;options = trainingOptions( 'adam', ...'MaxEpochs',500, ...'GradientThreshold',1, ...'InitialLearnRate',optVars.InitialLearnRate, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',400, ...'LearnRateDropFactor',0.2, ...'L2Regularization',optVars.L2Regularization,...'Verbose',false, ...'Plots','none');%% 训练混合网络
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/32810.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Linux下C语言调用libcurl库获取天气预报信息

一、概述 当前文章介绍如何在Linux(Ubuntu)下使用C语言调用libcurl库获取天气预报的方法。通过HTTP GET请求访问百度天气API,并解析返回的JSON数据,可以获取指定城市未来7天的天气预报信息。 二、设计思路 【1】使用libcurl库进…

【算法题】2561. 重排水果

题目: 你有两个果篮,每个果篮中有 n 个水果。给你两个下标从 0 开始的整数数组 basket1 和 basket2 ,用以表示两个果篮中每个水果的成本。 你希望两个果篮相等。为此,可以根据需要多次执行下述操作: 选中两个下标 i…

用MariaDB创建数据库,SQL练习,MarialDB安装和使用

前言:MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支,主要由开源社区在维护,采用GPL授权许可 MariaDB的目的是完全兼容MySQL,包括API和命令行,使之能轻松成为MySQL的代替品。在存储引擎方面,使用XtraDB来代替MySQ…

Electron+vue3项目使用SQLite3数据库

SQLite 是一个进程内的库,实现了自给自足的、无服务器的、零配置的、事务性的 SQL 数据库引擎。它是一个零配置的数据库,这意味着与其他数据库不一样,我们不需要在系统中配置。 就像其他数据库,SQLite 引擎不是一个独立的进程&am…

Scratch 之 如何矢量图中去除矢量刺

如果您曾经在“矢量编辑器”中使用过轮廓,那么您一定已经看到了这一点... 这被称为矢量刺,只有当你正在绘制的形状中有尖锐的点或角时才会发生这种情况,这真的很烦人😡 所以在这个视频中,我将向你展示如何摆脱这些令人…

Springboot后端通过路径映射获取本机图片资源

项目场景: 项目中对图片的处理与查看是必不可少的,本文将讲解如何通过项目路径来获取到本机电脑的图片资源 如图所示,在我的本机D盘的图片测试文件夹(文件夹名字不要有中文)下有一些图片, 我们要在浏览器上访问到这些图片&#…

Matlab实现神经网络SOM算法(附上完整仿真源码)

神经网络SOM算法是一种基于自组织的无监督学习算法,其全称为Self-Organizing Map,可以用来对数据进行聚类和可视化。本文将介绍如何使用Matlab实现神经网络SOM算法。 文章目录 一、准备工作二、数据准备三、SOM算法实现四、聚类结果分析五、总结六、完整…

在时间和频率域中准确地测量太阳黑子活动及使用信号处理工具箱(TM)生成广泛的波形,如正弦波、方波等研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

python压缩pdf文件大小

pdf文件过大,经常会是一个问题,但是市面上基本上都是收费的工具,wps需要开会员才能使用。因此找了一个python库进行试验: 首先需要安装 pip install aspose-pdf 运行的代码: import aspose.pdf as apcompressPdfDo…

你的服务器安全吗?--服务器防渗透

1、概述 在本人所处的公司的服务器正式遭到黑客攻击之前,一直都以为 黑客 是个遥不可及的词,直到真正成为了受害者时,才猛然意识到安全的重要性。有一些基本经验和心得总结出来,和同行分享一下吧。 2、暴破手段 最粗暴的黑客行为…

篇十八:状态模式:状态驱动的行为

篇十八:"状态模式:状态驱动的行为" 开始本篇文章之前先推荐一个好用的学习工具,AIRIght,借助于AI助手工具,学习事半功倍。欢迎访问:http://airight.fun/。 另外有2本不错的关于设计模式的资料&…

什么是敏捷开发?

敏捷开发流程:制度化、规范化地PUA程序员的顶级神器!!!

SQL | 使用函数处理数据

8-使用函数处理数据 8.1-函数 SQL可以用函数来处理数据。函数一般是在数据上执行的,为数据的转换和处理提供了方便。 8.1.1 函数带来的问题 每种DBMS都有特定的函数,只有很少一部分函数,是被所有主要的DBMS等同的支持。 虽然所有的类型的…

设计模式十四:责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)

责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)是一种行为设计模式,它允许你将请求沿着处理者链进行传递,直到有一个处理者能够处理该请求。 在责任链模式中,多个处理者对象被连接成一个链。当接收到一个请求时&#xf…

【C++】C++异常

文章目录 1. C语言传统处理错误的方式2. C异常的概念3. 异常的使用3.1 异常的抛出和捕获3.2 异常的重新抛出3.3 异常安全3.4 异常规范 4. C标准库的异常体系5. 自定义的异常体系6. 异常的优缺点 1. C语言传统处理错误的方式 C语言传统的错误处理机制有两个: 终止程…

SQL注入漏洞

SQL注入漏洞是一种常见的网络安全漏洞,它允许攻击者通过在应用程序中插入恶意的SQL代码来执行未经授权的数据库操作。这可能导致敏感数据泄露、数据损坏或完全接管系统的风险。 SQL注入漏洞的原理是应用程序未能正确验证和过滤用户输入的数据,而直接将用…

华为、阿里巴巴、字节跳动 100+ Python 面试问题总结(七)

系列文章目录 个人简介:机电专业在读研究生,CSDN内容合伙人,博主个人首页 Python面试专栏:《Python面试》此专栏面向准备面试的2024届毕业生。欢迎阅读,一起进步!🌟🌟🌟 …

v-md-editor自定义锚点(生成目录)数组转树结构

接前两篇博文,最终方案终于定了,也把之前做的编辑器模式给否决了,原因是系统中有老的文档需要平替,因此就不能通过编辑器这种模式了,太麻烦了。 最终方案:线下手动pandoc word转markdown,然后将…

在langchain中使用自定义example selector

在langchain中使用自定义example selector 简介 在之前的文章中,我们提到了可以在跟大模型交互的时候,给大模型提供一些具体的例子内容,方便大模型从这些内容中获取想要的答案。这种方便的机制在langchain中叫做FewShotPromptTemplate。 如…

使用Java根据表名导出与导入Sql

前言 很粗糙啊,有很多可以优化的地方,而且也不安全,但是临时用还是OK的,我这个是公司里面的单机软件,不联网。 嗨!我是一名社交媒体增长黑客,很高兴能帮助您优化和丰富关于批量作业导出和导入…