基于CNN-BiLSTM的时间序列数据预测，15个输入1个输出，可以更改数据集，MATLAB代码

1. 数据收集与预处理

  • 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
  • 特征工程：提取有助于预测的特征。
  • 数据标准化：将时间序列数据标准化，使其具有零均值和单位方差，有助于模型训练。
  • 滑动窗口划分：将时间序列数据划分为多个滑动窗口，每个窗口包含15个历史时间点的数据值，用于预测下一个时间点的值。
  • 数据集中部分数据如下：
0.491920000000000	0.493110000000000	0.493500000000000	0.493130000000000	0.493030000000000	0.493300000000000	0.494200000000000	0.493710000000000	0.496820000000000	0.517990000000000	0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000
0.493110000000000	0.493500000000000	0.493130000000000	0.493030000000000	0.493300000000000	0.494200000000000	0.493710000000000	0.496820000000000	0.517990000000000	0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000
0.493500000000000	0.493130000000000	0.493030000000000	0.493300000000000	0.494200000000000	0.493710000000000	0.496820000000000	0.517990000000000	0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000
0.493130000000000	0.493030000000000	0.493300000000000	0.494200000000000	0.493710000000000	0.496820000000000	0.517990000000000	0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000
0.493030000000000	0.493300000000000	0.494200000000000	0.493710000000000	0.496820000000000	0.517990000000000	0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000
0.493300000000000	0.494200000000000	0.493710000000000	0.496820000000000	0.517990000000000	0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000	0.563040000000000
0.494200000000000	0.493710000000000	0.496820000000000	0.517990000000000	0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000	0.563040000000000	0.579750000000000
0.493710000000000	0.496820000000000	0.517990000000000	0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000	0.563040000000000	0.579750000000000	0.565900000000000
0.496820000000000	0.517990000000000	0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000	0.563040000000000	0.579750000000000	0.565900000000000	0.563570000000000
0.517990000000000	0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000	0.563040000000000	0.579750000000000	0.565900000000000	0.563570000000000	0.564210000000000
0.520820000000000	0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000	0.563040000000000	0.579750000000000	0.565900000000000	0.563570000000000	0.564210000000000	0.560570000000000
0.519940000000000	0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000	0.563040000000000	0.579750000000000	0.565900000000000	0.563570000000000	0.564210000000000	0.560570000000000	0.558160000000000
0.526180000000000	0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000	0.563040000000000	0.579750000000000	0.565900000000000	0.563570000000000	0.564210000000000	0.560570000000000	0.558160000000000	0.561030000000000
0.539890000000000	0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000	0.563040000000000	0.579750000000000	0.565900000000000	0.563570000000000	0.564210000000000	0.560570000000000	0.558160000000000	0.561030000000000	0.561560000000000
0.539940000000000	0.544180000000000	0.546260000000000	0.548060000000000	0.546630000000000	0.555100000000000	0.563040000000000	0.579750000000000	0.565900000000000	0.563570000000000	0.564210000000000	0.560570000000000	0.558160000000000	0.561030000000000	0.561560000000000	0.560440000000000

2. 设计CNN-BiLSTM模型

在这里插入图片描述

3. 编译模型

  • 选择损失函数：对于回归问题，通常使用均方误差（MSE）作为损失函数。
  • 选择优化器：常用的优化器包括Adam、SGD等。
  • 选择评估指标：常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）。

4. 训练模型

  • 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
  • 模型训练：使用训练集数据训练模型，并在验证集上进行模型评估，以防止过拟合。
  • 超参数调优：调整模型的超参数，如卷积核大小、卷积层数量、学习率等，以获得更好的性能。
    在这里插入图片描述

5. 模型评估与测试

  • 评估模型：在测试集上评估模型的性能，使用RMSE等指标。
  • 结果分析：分析模型预测结果与实际值之间的差异，评估模型的准确性和泛化能力。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

6.基于CNN-BiLSTM的时间序列预测模型结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）具有如下优势：

  1. 强大的特征提取能力：CNN能够有效地提取时间序列数据的局部特征，而BiLSTM能够捕捉长期的依赖关系。这种结合使得模型能够同时处理空间和时间特征，提高了模型的表达能力。

  2. 较高的预测精度：结合CNN和BiLSTM的优势，能够提高时间序列预测的精度。CNN-BiLSTM模型通过CNN和LSTM分别提取空间和时间特征，从而能够较好地适应不断波动的时间序列数据，提高早高峰和晚高峰预测的稳定性和精度。

  3. 鲁棒性强：CNN-BiLSTM模型对噪声数据具有较强的鲁棒性，能够较好地处理实际应用中的不完美数据。

  4. 双向信息捕捉：BiLSTM能够同时从过去和未来的数据中学习，因为它有两个方向的LSTM单元，一个用于正向序列，另一个用于反向序列，这样，模型可以更全面地捕捉到时间序列中的关联信息。

  5. 更丰富的上下文理解：由于BiLSTM可以在两个方向上捕捉信息，它能够更好地理解当前时刻的输入与其前后上下文之间的关系，这对于许多序列任务（如自然语言处理、时间序列预测等）都非常有用。

  6. 降低网络入侵检测误报率：在网络入侵检测中，CNN-BiLSTM模型通过考虑序列数据中每个属性点的前后属性对特征提取的影响，从而达到降低误报率的目的。

7. 部分MATLAB示例

%%  绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-', 1: M, T_sim1, 'b-', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};
title(string)
xlim([1, M])
gridfigure
plot(1: N, T_test, 'r-', 1: N, T_sim2, 'b-', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid
figure
scatter(T_train, T_sim1, sz, c)
hold on
plot(xlim, ylim, '--k')
xlabel('训练集真实值');
ylabel('训练集预测值');
xlim([min(T_train) max(T_train)])
ylim([min(T_sim1) max(T_sim1)])
title('训练集预测值 vs. 训练集真实值')figure
scatter(T_test, T_sim2, sz, c)
hold on
plot(xlim, ylim, '--k')
xlabel('测试集真实值');
ylabel('测试集预测值');
xlim([min(T_test) max(T_test)])
ylim([min(T_sim2) max(T_sim2)])
title('测试集预测值 vs. 测试集真实值')

8. 完整MATLAB代码见下方名片

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.xdnf.cn/news/7245.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系一条长河网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

红帆OA iorepsavexml.aspx文件上传漏洞

红帆OA iorepsavexml.aspx文件上传漏洞

漏洞描述 广州红帆科技深耕医疗行业20余年，专注医院行政管控，与企业微信、阿里钉钉全方位结合，推出web移动一体化办公解决方案——iOffice20（医微云）。提供行政办公、专业科室应用、决策辅助等信息化工具，…
阅读更多...
Python 基础笔记之生成器generator

Python 基础笔记之生成器generator

生成斐波拉契数列 def fib(length):a,b0,1n0while n<length:yield aa,bb,abn1return abc g2fib(10) try:print(next(g2)) 生成器方法&#xff1a; __next__():获取下一个元素 send(value):向每次生成器调用中传值 注意&#xff1a;第一次调用send(None) def gen():i0while…
阅读更多...
qt QWebSocketServer详解

qt QWebSocketServer详解

1、概述 QWebSocketServer 是 Qt 框架中用于处理 WebSocket 服务器端的类。它允许开发者创建 WebSocket 服务器&#xff0c;接受客户端的连接&#xff0c;并与之进行双向通信。WebSocket 是一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议&#xff0c;它使得客户端和服务器之间的数…
阅读更多...
qt QTabWidget详解

qt QTabWidget详解

1、概述 QTabWidget是Qt框架中的一个控件&#xff0c;它提供了一个标签页式的界面&#xff0c;允许用户在不同的页面&#xff08;或称为标签&#xff09;之间切换。每个页面都可以包含不同的内容&#xff0c;如文本、图像、按钮或其他小部件。QTabWidget非常适合用于创建具有多…
阅读更多...
HTML的总结作业

HTML的总结作业

作业1 参照图使用表格定位表单。 参考代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset"utf-8"/> <title></title> </head> <body> <form action""> …
阅读更多...
Rust 力扣 - 3090. 每个字符最多出现两次的最长子字符串

Rust 力扣 - 3090. 每个字符最多出现两次的最长子字符串

文章目录 题目描述题解思路题解代码题目链接 题目描述 题解思路 本题使用滑动窗口进行求解&#xff0c;使用左指针和右指针分别表示窗口的左边界和窗口的右边界&#xff0c;使用哈希表记录窗口内的字符及其对应数量 我们首先向右移动右指针&#xff0c;将字符加入到哈希表中进…
阅读更多...
qt qchart添加跟随鼠标的十字线

qt qchart添加跟随鼠标的十字线

基于qchart添加跟随鼠标的十字线和item 或许你需要些许QGraphics框架的基础知识，当然照抄这个帖子也是没有任何问题的，也可以实现功能 老套路，一图胜千言 效果如上动图，略微讲一点QGraphics框架的内容 QGraphicsScene是一个item管理集合，QGraphicsView就是scene的眼睛，it…
阅读更多...
Flutter PC端UI组件库

Flutter PC端UI组件库

一、参考Element-ui的设计和交互&#xff0c;构建基于dart的Flutter UI组件库 https://javonhuang.github.io/sky-ui-page/index.html
阅读更多...
让股票数据分析从此如此简单

让股票数据分析从此如此简单

你是否遇到过&#xff0c;此类事件&#xff0c;一直在上班&#xff0c;没办法自己长时间盯盘&#xff0c;而且&#xff0c;可能会出现&#xff0c;这种情况&#xff0c;各类股票类APP功能巨多&#xff0c;但是呢&#xff0c;自己有自己一套理论&#xff0c;但是又没办法定制&am…
阅读更多...
2.3立项【硬件产品立项的核心内容】

2.3立项【硬件产品立项的核心内容】

硬件产品立项的核心内容 2.3 硬件产品立项的核心内容2.3.1 第一步&#xff1a;市场趋势判断2.3.2 第二步&#xff1a;竞争对手分析1.竞争对手识别2.根据竞争对手分析制定策略 2.3.3 第三步&#xff1a;客户分析2.3.4 第四步&#xff1a;产品定义2.3.5 第五步&#xff1a;开发执…
阅读更多...
狼叔的职业成长历程和面对AI的焦虑与自我消解-浪说播客

狼叔的职业成长历程和面对AI的焦虑与自我消解-浪说播客

浪说播客&#xff1a;专注于泛 IT 方向&#xff0c;讨论技术之外的有趣内容。 浪说播客地址&#xff1a;LANGSHUO0.PODCAST.XYZ “浪”是个中性词。它可以指浪潮&#xff0c;也可以表示一种过于兴奋的状态。在可控范围内玩得有趣&#xff0c;这其实才是我最喜欢的理解。当然&am…
阅读更多...
C++ OpenCV 理想滤波

C++ OpenCV 理想滤波

理想低通滤波 通过设置频率半径&#xff0c;半径内的频率大小不变&#xff0c;半径外的频率置为0&#xff0c;即保留了低频区&#xff0c;滤除了高频区&#xff0c;达到滤波的目的。 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include "MY_DFT.h&qu…
阅读更多...
25-RVIZ CARLA插件

25-RVIZ CARLA插件

RVIZ插件(RVIZ plugin)提供了一个基于RVIZ(RVIZ) ROS包的可视化工具。 用RVIZ运行ROS桥接 RVIZ插件需要一个名为ego_vehicle的自车。要查看ROS-bridge使用RVIZ的示例&#xff0c;请在运行CARLA服务器的情况下执行以下命令&#xff1a; 1. 启用RVIZ启动ROS桥接&#xff1a; # …
阅读更多...
鸿蒙OS带来前端的机遇：ArkTS与Typescript+ArkUI与SwiftUI的简单对比你就知道了

鸿蒙OS带来前端的机遇：ArkTS与Typescript+ArkUI与SwiftUI的简单对比你就知道了

随着鸿蒙系统的不断发展&#xff0c;它已逐渐成为智能设备领域的第三大操作系统&#xff0c;与安卓和iOS形成三足鼎立之势。鸿蒙系统不仅在智能手机领域崭露头角&#xff0c;其在智能穿戴、车载、家居等领域的应用也在不断扩展。对于开发者而言&#xff0c;鸿蒙生态的崛起不仅带…
阅读更多...
Java+Swing实现的五子棋游戏

Java+Swing实现的五子棋游戏

JavaSwing实现的五子棋游戏 一、系统介绍二、功能展示1.游戏展示 三、系统实现1.ChessFrame .java 四、其它1.其他系统实现 一、系统介绍 五子棋游戏实现人机对战、人人对战两个模式。 二、功能展示 1.游戏展示 三、系统实现 1.ChessFrame .java package five;import java…
阅读更多...
C语言实验 顺序结构

C语言实验 顺序结构

时间&#xff1a;2024.11.1 实验一、7-1 逆序的三位数 #include<stdio.h> int main(){int n,a,b,c;scanf("%d",&n);an%10;bn/10%10;cn/100;printf("%d",a*100b*10c);return 0; }实验二、7-2 求整数均值 #include<stdio.h> int main(){int…
阅读更多...
图形几何之美系列：三维实体结构表达

图形几何之美系列：三维实体结构表达

“ 图形几何库提供丰富的几何工具算法&#xff0c;如基础的仿射变换、向量运算、关系计算及高阶的布尔运算、网格剖分、实体造型、曲线曲面等&#xff0c;这离不开基础的三维实体结构表达&#xff0c;而三维实体结构表达的方式有多种&#xff0c;各具特点。” ​ 1.背景简述 …
阅读更多...
华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）- 考点 - 细节

华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）- 考点 - 细节

华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中&#xff0c;刷题 点这里。 本专栏收录于《华为OD机试真题&#xff08;Python/JS/C/C&#xff09;》。
阅读更多...
CTFshow之信息收集第1关到10关。详细讲解

CTFshow之信息收集第1关到10关。详细讲解

得而不惜就该死&#xff01; --章总 开始新的篇章&#xff01; 零、目录 一、实验准备 1、ctf网站&#xff1a;ctf.show 2、工具&#xff1a;chrome浏览器、hackbar插件 3、burpsuite抓包工具 二、实验技巧 &#xff08;一&#xff09;F12摸奖 源码泄露 &#xff08;二…
阅读更多...
AI驱动的医疗创新：信息抽取与知识图谱在临床应用中的转变

AI驱动的医疗创新：信息抽取与知识图谱在临床应用中的转变

一、思通数科平台支持多种输入格式&#xff0c;如电子病历、临床数据和医学文献等&#xff0c;并能将这些信息快速转换为结构化数据&#xff0c;包括自动360度不同角度的旋转识别&#xff0c;提升数据的可操作性和可检索性。通过我们的解决方案&#xff0c;医疗机构能够有效整合…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023