✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于集成学习的双向长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测方法。该方法将双向长短期记忆神经网络与自适应带宽核密度估计相结合，并通过集成学习进一步提高预测精度。首先，使用双向长短期记忆神经网络对历史数据进行建模，并获得预测值和预测区间。然后，使用自适应带宽核密度估计对预测区间进行估计，并获得更精确的预测区间。最后，通过集成学习将多个模型的预测结果进行融合，进一步提高预测精度。实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了良好的预测效果。

1. 引言

多变量回归区间预测是预测多个变量的未来值及其区间范围。它在许多领域都有着广泛的应用，如金融、经济、气象等。近年来，随着机器学习和数据挖掘技术的发展，多变量回归区间预测方法也得到了快速发展。

双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）是一种循环神经网络，它能够学习序列数据中的长期依赖关系。它在许多任务上取得了良好的效果，如自然语言处理、机器翻译、语音识别等。

自适应带宽核密度估计（ABKDE）是一种非参数密度估计方法，它能够根据数据分布自动调整核函数的带宽。它在许多任务上取得了良好的效果，如概率密度估计、回归分析、聚类分析等。

集成学习是一种机器学习方法，它通过将多个模型的预测结果进行融合来提高预测精度。它在许多任务上取得了良好的效果，如图像分类、语音识别、自然语言处理等。

2. 方法

该方法的总体框架如图1所示。

该方法的具体步骤如下：

使用BiLSTM对历史数据进行建模，并获得预测值和预测区间。 使用ABKDE对预测区间进行估计，并获得更精确的预测区间。 通过集成学习将多个模型的预测结果进行融合，进一步提高预测精度。

 部分代码

%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行​%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

3. 实验

为了评估该方法的性能，我们在多个数据集上进行了实验。数据集包括：

股票价格数据集：该数据集包含了10只股票的每日价格数据，时间跨度为2010年1月1日至2020年12月31日。 经济指标数据集：该数据集包含了10个经济指标的月度数据，时间跨度为1990年1月至2020年12月。 气象数据数据集：该数据集包含了10个气象站的每日气象数据，时间跨度为2010年1月1日至2020年12月31日。

我们使用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）作为评价指标。实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了良好的预测效果。

4. 结论

本文提出了一种基于集成学习的双向长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测方法。该方法将BiLSTM与ABKDE相结合，并通过集成学习进一步提高预测精度。实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了良好的预测效果。

 参考文献

[1] 赵会茹,张士营,赵一航,等.基于自适应噪声完备经验模态分解-样本熵-长短期记忆神经网络和核密度估计的短期电力负荷区间预测[J].现代电力, 2021.DOI:10.19725/j.cnki.1007-2322.2020.0329.

[2] 张程,林谷青,匡宇.基于MEEMD-QUATRE-BILSTM的短期光伏出力区间预测[J].太阳能学报, 2023, 44(11):40-54.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1067.

 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

好文推荐

评论可见，请评论后查看内容，谢谢！！！
 您阅读本篇文章共花了：