益阳市赫山区建设局网站,网易企业邮箱官网登录入口,软件开发过程的五个阶段,展示系统 网站模板免费下载区间预测 | MATLAB实现QRDNN深度神经网络分位数回归时间序列区间预测 目录 区间预测 | MATLAB实现QRDNN深度神经网络分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现QRDNN深度神经网络分位数回归时间序列区间预测。QRDNN模型…区间预测 | MATLAB实现QRDNN深度神经网络分位数回归时间序列区间预测 目录 区间预测 | MATLAB实现QRDNN深度神经网络分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现QRDNN深度神经网络分位数回归时间序列区间预测。QRDNN模型是一种用于时间序列预测的深度神经网络模型它通过结合深度神经网络和分位数回归的方法可以实现对时间序列区间预测的能力具有一定的优势和应用前景 模型描述 QRDNNQuantile Regression Deep Neural Network是一种用于时间序列预测的深度神经网络模型。它通过结合深度神经网络和分位数回归的方法实现对时间序列区间预测的能力。 在QRDNN模型中首先使用卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN等方法对时间序列数据进行特征提取和表示学习。然后将提取出的特征输入到分位数回归层中通过多个分位数输出来实现对不同置信水平的区间预测。 具体来说QRDNN模型可以表示为以下数学公式 y τ f τ ( x ; θ ) y_\tau f_\tau(x;\theta) yτfτ(x;θ) 其中 y τ y_\tau yτ表示在置信水平为 τ \tau τ时的预测值 x x x表示输入的时间序列数据 θ \theta θ表示模型参数。 f τ f_\tau fτ是分位数回归层它可以通过训练得到。 QRDNN模型的优点在于它可以提供对不同置信水平的区间预测因此可以更好地反映预测结果的不确定性。此外由于使用了深度神经网络进行特征提取和表示学习QRDNN模型可以更好地处理复杂的时间序列数据。
程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主。 1.Matlab实现基于QRDNN分位数回归深度神经网络的时间序列区间预测模型 2.多图输出、多指标输出(MAE、RMSE、MSE、R2)多输入单输出含不同置信区间图、概率密度图 3.data为数据集功率数据集用过去一段时间的变量预测目标目标为最后一列也可适用于负荷预测、风速预测MainQRDNNTS为主程序其余为函数文件无需运行 %% DNN网络训练
tic
DNNnet trainNetwork(inputn_train,outputn_train,layers,opts);
toc;
analyzeNetwork(layers)
%% DNN测试数据
function [DNN, state] TrainRecovery(n)
%% 恢复之前的结果接着进行训练或者加载现有神经网络.
% n:各层神经元个数其中按顺序第一个元素为输入层神经元的个数,
% 最后一个元素为输出层神经元的个数其余元素为隐藏层的神经元个数.
% DNN: cell数组依次存放A1, A2, A3, ...和 E, Loss.
% state: 若返回值0则表示DNN已训练完毕,返回精度.DNN LoadNN();if isempty(DNN)% 从头开始训练.h length(n); % 网络层数DNN cell(1, h1);for i 1:h-1% 第一列为偏置项.DNN{i} rand(n(i1), n(i) 1) - 0.5;end% 倒数第2个元素为零列和单位阵的组合.DNN{h} [zeros(n(h), 1), eye(n(h))];
enddisp(DNN infomation:); disp(DNN);for i 1:length(n)fprintf(第[%g]层神经元个数: %g.\n, i, n(i));
end%% 检测此神经网络是否已训练完成.
state 0;
if isempty(DNN{end})return
end
EarlyStopping 3; %DNN早停条件
loss DNN{end}(3, 1:end-EarlyStopping);
best max(loss);
count 0;
for i max(length(loss)1, 1):length(DNN{end})if 0 DNN{end}(3,i) DNN{end}(3,i) bestcount count 1;if count EarlyStoppingstate best;endelsebreakend
endend
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原文链接https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129066749参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127380096
