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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' z- [1 O+ w; }; y; `) R

    3 L) P7 \5 J# J. U; H* t" N1 内容介绍
    ! a+ W+ o4 V" r, b7 @! n! r4 T​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。- m0 C! i. f" p9 H4 Z; H5 E3 M% \+ g

    . T% g- B# R0 e) U2 部分代码
    3 L  a, O9 C/ L$ ]) N$ Hclear, clc, close all;
    5 b) Y0 c4 q! f; L$ o. }, D* e0 w! k$ a
    data=xlsread('西班牙电价.csv');
    ' B# T$ \! f% h7 C- t, O8 F6 g8 g
    5 B7 L8 i9 I, q( `0 V' n" M: Edata1=data;
    % X0 d6 y6 m0 K' G
    : {4 b1 p9 b" R6 NnumTimeStepsTrain = floor(89);%89数据训练 ,3个用来验证
    8 H/ J1 K! R0 l" s- f' v
    3 q9 w1 `5 Q/ ~% |* NdataTrain = data(1:numTimeStepsTrain+1,;% 训练样本
    5 ]6 M* H* ^0 Q6 v) V6 h2 q: G0 q& O8 @" w! ^
    dataTest = data(numTimeStepsTrain:end,; %测试样本
    9 \( f; z! B; M" \! g; S* y
    . p0 [) h9 H/ Z3 {8 u%训练数据标准化处理
    + C; L, f! o* S* z
    8 V8 P& O2 Q, ?mu = mean(dataTrain,'ALL');' w$ l  y# |" W% h& `' A

    4 A& Y: O, S$ u0 P" ~sig = std(dataTrain,0,'ALL');! }7 J6 k; \' h! H( u

    4 T6 i# K7 @% y0 G0 o6 S) C, q% EdataTrainStandardized = (dataTrain - mu) / sig;% x- B5 f4 H- l- g: G

    0 I. y- a! B& uXTrain = dataTrainStandardized(1:end-1,;% 训练输入
    % H6 q8 x1 t0 _7 n
    9 c2 X2 g1 C( v- o* g6 pYTrain = dataTrainStandardized(2:end,;% 训练输出
    + s+ |+ j4 ^- p3 O- e
    % c3 n! y% s1 ^1 D%% define the Deeper LSTM networks- T  o0 h! W3 A, P
    % v9 A: X* x( a3 a# l" {( C" N
    numFeatures= 1;%输入节点
    5 A3 m7 ]" V& e9 b
      \( o8 h/ u! jnumResponses = 1;%输出节点! G" d8 d& j! Y) N

    ; c" B8 h, x, V( c, G! LnumHiddenUnits = 500;%隐含层神经元节点数 8 Q# J$ Y, I- ?& L0 Q6 n

    3 P8 C) u! \( K+ j2 O' v( {figure(1)
    4 b0 k9 x, p0 S$ ?
    + }- c& s% L) o: vplot(dataTrain(1:end-1,1));hold on;* ~; y0 K1 z  I4 @( Z& K5 h1 R

    ( Y7 a. y' m) `# N' b% n9 K' jidx = (numTimeStepsTrain)numTimeStepsTrain+numTimeStepsTest1);
    ! H- S) C" p/ a& o3 U( @, Z8 v3 D' V8 }' O( N4 L5 H
    plot(idx,[(data(numTimeStepsTrain,1))' YPred1(1,],'--d');& O( _/ ]' f; i! s
    4 }8 M! |- J7 u8 [: h
    xlabel("时间/天")0 u3 {! G$ K4 Z

    * k+ A& F) w5 Z  g- |4 zylabel("电价")7 _7 i: v  S, u7 z
    1 \# Z! a- b  ]) d: s% _( m5 P
    legend('实际值','预测值')( R6 T6 k. g; y5 i+ E

    0 c7 U+ x5 X; v- e9 J$ S0 g: vfigure(2); u( |1 t& Y: g& B6 A
    + T( }" [  D: I9 j
    subplot(2,1,1)
    4 U+ l6 w4 n7 E) i% a9 ~0 r% D! B6 e& t. C% s( ~# ?
    plot(YTest(1,)
    3 N+ v/ ^6 ^) s. _& ?+ n+ M
    $ I  K% Q( F- t2 k& X- nhold on: o. c6 ~/ s& R+ W

    * t& S: v9 }7 V( d' O0 Nplot(YPred(1,,'.-'); k; C- ]" @4 V

    : E$ M4 o' c/ Xhold off; w" S$ @% V0 F% M

    / _8 A, t8 |% O9 p* V$ J( r' |legend(["实际值" "预测值"])6 L" b! M1 ]# K- ]# d5 w' L

    , X7 P% @3 c8 p- U* k% zxlabel("时间/天")7 s$ n7 n9 [; G' O
    ; W) s1 w0 f8 n: I2 p, ^4 C
    ylabel("电价")
    3 ^" Q, |7 D& V* R  t3 V
    ( ^# Y" c5 \- `4 nylim([5000 20000])2 U5 L3 K9 u6 V( C4 s/ g
    : r5 m0 I1 E9 R0 A
    subplot(2,1,2)
    * U2 c5 ?! I  z/ {$ |) E
    # X7 j) h* e: Dstem(YPred(1, - YTest(1,)
    . ~8 D) u: E( o  N( {% u( F2 K& A4 a5 V* ^- x# I4 {. e* k9 J: H
    xlabel("时间/天")& i+ |4 B6 ~$ A2 X0 \3 A+ H/ p6 S

    2 Q5 L3 P* S' x5 f, n4 z, G+ J2 a  Kylabel("误差")4 T' z( P7 J: m
    . T* q: G; D0 t3 ~
    title("误差百分数 = " + error)) Z4 m6 b4 K! T6 Q2 M8 n
    * ^9 d! b$ l% m- A( e" K
    3 运行结果% [, A# [  }: M$ B) P0 S5 I/ m! U
    111.png   v; C4 V  w0 w& O: r0 k8 u  t9 f, D

    4 [: ^$ T; N9 z9 U' q" b, p; y* {2 L  }' ?
    1 s0 w) r; k9 w; k. r2 u- K6 \
    4 参考文献5 D  s2 ~0 k* a+ s
    [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.
    7 \. `2 E2 P( r4 I( w( o$ Z  V7 a1 E. v" }
    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。
    3 I1 c) v# `& c, V6 V6 H6 r部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
      r5 B3 ~6 S$ S- Z# m; T2 W————————————————* u3 f' k' E. y' L: W1 m
    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。- Y: W+ j1 [6 r- B
    原文链接:https://blog.csdn.net/matlab_dingdang/article/details/126754796
    9 g# Z% d( p# ~! u1 s
    & _2 t9 \$ g7 W7 U$ ~7 ?; E- v9 |0 a1 T+ @1 V3 t

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