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标题: 区间猜测 | Matlab实现QRBiTCN分位数回归双向时间卷积神经网络注意力机制时 [打印本页]
作者: 一给    时间: 16 小时前
标题: 区间猜测 | Matlab实现QRBiTCN分位数回归双向时间卷积神经网络注意力机制时
Matlab实现QRBiTCN分位数回归双向时间卷积神经网络注意力机制时序区间猜测


  
效果一览





基本介绍

2.多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2、区间覆盖率、区间平均宽度百分比)，单变量时序猜测，含不同置信区间图；
3.data为数据集，用过去一段时间的变量，猜测下一时候，实用于负荷猜测、风速猜测等；main为主步伐，别的为函数文件，无需运行；代码质量高，表明清晰；
4.直接更换Excel数据即可用，表明清晰，适合新手小白，直接运行main文件一键出图。
5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思绪清晰、表明明细。
步伐设计


  2. %%  清空环境变量
  3. warning off             % 关闭报警信息
  4. close all               % 关闭开启的图窗
  5. clear                   % 清空变量
  6. clc                     % 清空命令行
  9. %%  清空环境变量
  10. warning off             % 关闭报警信息
  11. close all               % 关闭开启的图窗
  12. clear                   % 清空变量
  13. clc                     % 清空命令行
  15. %%  导入数据
  16. res = xlsread('data.xlsx');
  18. %%  绘图
  19. figure
  20. fill([1 : M, M : -1 : 1], [L_sim1{1}, L_sim1{end}(end : -1 : 1)], ...
  21.     'r', 'FaceColor', [1, 0.8, 0.8], 'EdgeColor', 'none')
  22. hold on
  23. plot(1 : M, T_train, '-', 1 : M, T_sim1', '-', 'LineWidth', 0.3)
  24. legend('95%的置信区间', '真实值', '预测值')
  25. xlabel('预测样本')
  26. ylabel('预测结果')
  27. string = {'QRCNN-BiGRU-Attention训练集预测结果对比'; ['RMSE = ' num2str(error1)]};
  28. title(string)
  29. xlim([1, M])
  30. grid
  32. figure
  33. fill([1 : N, N : -1 : 1], [L_sim2{1}, L_sim2{end}(end : -1 : 1)], ...
  34.     'r', 'FaceColor', [1, 0.8, 0.8], 'EdgeColor', 'none')
  35. hold on
  36. plot(1 : N, T_test, '-', 1 : N, T_sim2', '-', 'LineWidth', 1)
  37. legend('95%的置信区间', '真实值', '预测值')
  38. xlabel('预测样本')
  39. ylabel('预测结果')
  40. string = {'QRCNN-BiGRU-Attention测试集预测结果对比'; ['RMSE = ' num2str(error2)]};
  41. title(string)
  42. xlim([1, N])
  43. grid
复制代码
参考资料

   [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340

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