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【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

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2022-9-8 10:28 |只看该作者 |倒序浏览
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    【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" n- `7 G# E* Y8 f% F% p% w

    / {* G5 `  C$ P' X1 内容介绍8 u  V* c7 S  i$ v. C
    ​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。
    ' p7 U' f, D. q0 t9 {$ |- s2 u0 G8 @$ D3 `
    2 部分代码* V$ F, D% T" g  _6 X2 r1 y
    clear, clc, close all;2 C/ ?3 u% s/ C* t  a! ~
    9 S) w, e+ [) `
    data=xlsread('西班牙电价.csv');: |) `. M( M9 h- S
    / d+ l% m1 @7 O( N" u
    data1=data;
    2 l& L1 h+ U3 n& j  c9 |& C5 b+ r& V. b+ C' W% Q$ Z
    numTimeStepsTrain = floor(89);%89数据训练 ,3个用来验证
    1 g& G* x# o9 e. y1 K& b% V- b; q' ~6 s$ z  I8 Q
    dataTrain = data(1:numTimeStepsTrain+1,;% 训练样本, \  T9 E) @! a" b1 \9 ~
    ' r$ [/ Y8 a5 y; y4 A. ^
    dataTest = data(numTimeStepsTrain:end,; %测试样本 ! @% a1 M! j* v) F3 [5 q
    0 b5 `2 g% y+ t  k) A8 L- _4 t
    %训练数据标准化处理
    9 g. m8 r0 n2 ?# a! o5 \" C/ q1 X$ {  Y. R
    mu = mean(dataTrain,'ALL');
    9 L! _) W+ t% g- G# T  p* o
    : H& R" f( O8 e4 R+ ~7 ]( osig = std(dataTrain,0,'ALL');+ F/ J, j% ~$ e' c
    ; }7 e: b( s7 y+ b
    dataTrainStandardized = (dataTrain - mu) / sig;
    1 G& ~3 G- d; `2 O" Y% q; G# w
    + |& i5 s: z6 S$ W+ D4 S" JXTrain = dataTrainStandardized(1:end-1,;% 训练输入
      F7 s$ Z' Z( b0 p- |/ a) l' N' K% m& ]6 w
    YTrain = dataTrainStandardized(2:end,;% 训练输出
    4 i% ~4 Z, ]8 M- x+ X7 j
    0 O1 f: x( A; a6 N- d%% define the Deeper LSTM networks' {. \4 A6 K+ g

    1 n+ Z7 b. D3 F% |6 ]numFeatures= 1;%输入节点% a# R$ t3 h& u3 b
    ; p, J' s! J* e8 _/ `2 _9 m
    numResponses = 1;%输出节点7 F* r( n/ V6 V  t
    : y# M# @; s; y6 y: n8 W
    numHiddenUnits = 500;%隐含层神经元节点数 / t2 B) _; j6 d% L: I5 q

    1 r  G0 }, y& v9 bfigure(1)% }/ U/ q4 {) x5 t
    3 A+ D8 F  v+ w! f1 j3 v9 o
    plot(dataTrain(1:end-1,1));hold on;) S# `/ N: S1 g. A

    3 o5 R& M& e0 {* d$ U& vidx = (numTimeStepsTrain)numTimeStepsTrain+numTimeStepsTest1);
    & a& x3 B3 ?1 `& r/ W, K
    9 g2 A! r" c0 G5 r" Hplot(idx,[(data(numTimeStepsTrain,1))' YPred1(1,],'--d');: @# h( c9 X3 M2 o) _" @! O
    ) E1 C/ @5 T* {1 u
    xlabel("时间/天")
      ~% z: z' ]" _' S4 Y( O, H6 h7 o2 `# E% O/ s
    ylabel("电价")7 `5 ~9 z4 k1 h  k! Z2 t' w

    . O0 u6 V( z- alegend('实际值','预测值'); m% `/ n3 x' H; \2 V& Q: B
    9 D0 W6 V) H* @, ]
    figure(2)
      t  ?4 T" E/ x) H7 U! d3 a6 N% M, D. [
    subplot(2,1,1)
    / Q( Z9 @# L3 R' F, d7 s6 _! Q0 h0 E% \; i) ?6 D/ C9 t, r  J# E
    plot(YTest(1,)
    2 y/ b9 S) F' `+ h9 ~
    ) G' u; m3 D/ f6 p$ t; Ehold on
    - l7 F0 c( q2 w' `4 V2 D" F3 D) p" |2 u* C2 h5 D' f/ ^$ u9 M
    plot(YPred(1,,'.-')' W" D. N" z1 }/ }$ K5 C
    2 e# d7 ]: z  T' o' d0 l
    hold off$ |$ I. i! z. Y: j+ g

    2 _; S) F* N  L' r) T7 r8 \4 flegend(["实际值" "预测值"])& K# `% H& v/ t  |1 G+ D& ]

    2 h, \7 t8 n7 Q- jxlabel("时间/天")# N; f! I0 W& A1 \: C
    % U9 \* `. \3 G
    ylabel("电价")
    $ G; n$ S6 C  R% M. v* m: n
    - K1 U  q3 S. B* [' S- zylim([5000 20000])! \0 Q3 }9 J4 k# A

    . k& E4 U" O# asubplot(2,1,2)0 Z! N  H0 |/ a6 L

    & e( B" M0 ]& j! a. f$ W. istem(YPred(1, - YTest(1,)- x( X5 M+ A2 C8 l8 l

    & u8 P8 z5 ?! q: {+ z5 k, T" g9 z: Hxlabel("时间/天")
    , o4 V& A6 `. [1 B" V# w  h
    & I- O6 H$ }9 N- e7 Jylabel("误差")
    3 r# T; ^5 M$ v/ G, f/ N" f) d& y" O' [- r5 A
    title("误差百分数 = " + error), ~9 {/ V( K) q3 ~

    1 F% @5 \8 [' E1 g6 w. N! q4 I3 运行结果+ I: B' i3 N2 ?$ g
    111.png
    2 F8 C6 |& Y$ ]) [. ?3 Q
    + \* D! \0 i6 o" q8 t- E! L
    : ?7 P( P, T6 T, V( E# y; T9 T. F, C& B. F2 I7 L8 Q
    4 参考文献& Y8 o7 J$ X% ~9 k9 C$ t, D
    [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.& \& ^  d- Y# G! }
    " }  D8 L& f+ w  x  q, H+ f
    博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
    / z: q" e# m) v" n/ l部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
    0 D: }$ U' a( d) ^( c————————————————/ i6 {2 ~, p2 P
    版权声明:本文为CSDN博主「matlab_dingdang」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    ( ?. v0 p1 K" Y' d原文链接:https://blog.csdn.net/matlab_dingdang/article/details/126754796- @4 d' N$ g9 `+ g) K

    1 @0 s' ~4 ]( s  M9 J- W0 M, d; ^5 U0 l* v% F8 S. L3 s

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