【回归预测-Lstm预测】基于长短期记忆网络LSTM实现电价时间序列单步预测附matlab代码

杨利霞

【回归预测-Lstm预测】基于长短期记忆网络LSTM实现电价时间序列单步预测附matlab代码
6 S8 M. G3 U0 H+ I8 I
* \( d- @8 b' Z0 P8 h( ^, ^1 内容介绍
​时间序列数据往往反映了某个事件发展的规律,蕴含着丰富的潜在信息。长短期记忆(LSTM)神经网络由于其网络结构的特殊性可以储存信息,解决长期依赖问题,常被用于时间序列预测。对LSTM的研究有利于高效挖掘出时序数据中的重要信息,对社会、经济等各个方面的发展均有着重要的影响。

2 部分代码
clear, clc, close all;

data=xlsread('西班牙电价.csv');

+ y7 F4 R. e7 L0 N' sdata1=data;
( A, C, f, U* I  O
, p, C) ~! J4 Z: l9 w* qnumTimeStepsTrain = floor(89);%89数据训练 ，3个用来验证

1 `. g# y# G9 t0 \1 BdataTrain = data(1:numTimeStepsTrain+1,;% 训练样本

+ V$ G; U3 p4 h$ H7 D8 [dataTest = data(numTimeStepsTrain:end,; %测试样本

5 J4 S& q' @- |- E%训练数据标准化处理
# _! y( x  b5 z7 r7 S
/ f0 H( r; d& A5 i! s+ ]6 Hmu = mean(dataTrain,'ALL');
1 u6 x, X. O3 R+ p# z
' U. z5 x$ u. M8 v! M; Vsig = std(dataTrain,0,'ALL');
+ [9 H8 ?2 N# G
dataTrainStandardized = (dataTrain - mu) / sig;

. r$ U3 \; X' cXTrain = dataTrainStandardized(1:end-1,;% 训练输入
. S+ K9 s' \6 V4 ~5 {! B
" d, E5 q/ k8 X/ H: t6 V; WYTrain = dataTrainStandardized(2:end,;% 训练输出
) j, a, S6 b2 H, S5 j
- [/ v; S9 W0 d" ]% v+ ?%% define the Deeper LSTM networks

! o$ E* D' H# ~' H, \numFeatures= 1;%输入节点
+ e# M# C1 W& x/ N# S0 N; }
numResponses = 1;%输出节点

numHiddenUnits = 500;%隐含层神经元节点数
" ]& M8 n. v" `3 w: @) D
figure(1)
; p) ^( a4 d3 W+ Q9 Y
5 F- I2 ]1 z; _5 h# Fplot(dataTrain(1:end-1,1));hold on;
/ j  E0 ]8 j7 w, @9 A3 G4 E. b
# u9 }( q2 _5 {& A  A- Eidx = (numTimeStepsTrain)numTimeStepsTrain+numTimeStepsTest1);

4 ]' R7 u7 U, c: K* Q( T: k! @plot(idx,[(data(numTimeStepsTrain,1))' YPred1(1,],'--d');

xlabel("时间/天")

" x! x. V% G: U' v! \8 M; X# n4 }3 Mylabel("电价")

legend('实际值','预测值')
$ w! `& t$ z# L! {, w. G' l
figure(2)
1 n* Z1 ~1 o& d0 G6 O4 Q
subplot(2,1,1)

. b, q. n4 m2 u4 O3 y" Lplot(YTest(1,)
! l7 _6 b7 t; |$ f
hold on

3 N6 M$ b8 T) P$ m4 {" k& Z1 Yplot(YPred(1,,'.-')

/ k, R' g7 Z7 F/ b6 l3 s, H, qhold off

& |& z) |2 L% Rlegend(["实际值" "预测值"])

9 @& s, a* w, e2 g5 @" b7 b4 xxlabel("时间/天")

5 b( b2 f6 n: h, X( bylabel("电价")
: H# H4 w1 g# O; W- o* ~
5 i3 T' Y3 d7 S+ E# y( Q, m, Kylim([5000 20000])

9 ?' Q/ K9 F5 U  u, Qsubplot(2,1,2)
. j3 k) w; L) \# F
stem(YPred(1, - YTest(1,)

xlabel("时间/天")
) k/ H1 G+ _( S
) X3 j5 _+ V  u2 S* _+ _ylabel("误差")

title("误差百分数 = " + error)
) J( P6 [6 E/ b7 x* a% ~
  H9 ~& \' D: ^( ]! n  k; ]4 W3 运行结果



: d$ M$ P/ f7 r. @, D5 z
" K! v" }% t1 J" T4 参考文献
& R8 E& r! b2 Y5 y# q1 `8 h[1]魏昱洲, 许西宁. 基于LSTM长短期记忆网络的超短期风速预测[J]. 电子测量与仪器学报, 2019(2):8.
$ y9 x' b/ x' E: y5 @8 G
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