基于卷积神经网络-长短期记忆网络的多变量时间序列预测 MATLAB2019A及以上 直接替换数据就可以 多对一在时间序列预测领域卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的结合展现出了强大的性能。今天咱们就来聊聊如何基于MATLAB 2019A及以上版本实现基于CNN - LSTM的多变量时间序列预测而且还是“多对一”的模式哦操作简单直接替换数据就行。数据准备首先咱们得有数据。假设我们的数据存放在一个.csv文件里里面有多列数据每一列代表一个变量。在MATLAB里读取数据很方便data readtable(your_data.csv);这里readtable函数用于读取表格数据your_data.csv就是你存放数据的文件名根据实际情况替换就行。划分数据集接下来要把数据划分成训练集、验证集和测试集。这一步很关键它能让模型更好地学习和评估。numObservations height(data); numTrain floor(0.7 * numObservations); numValidation floor(0.15 * numObservations); numTest numObservations - numTrain - numValidation; idx (1:numObservations); cv cvpartition(idx, Holdout, numTest numValidation); idxTrain training(cv, 1); idxTestAndValidation test(cv, 1); cv2 cvpartition(idxTestAndValidation, Holdout, numTest); idxValidation training(cv2, 1); idxTest test(cv2, 1); trainData data(idxTrain, :); validationData data(idxValidation, :); testData data(idxTest, :);上面这段代码先计算了总的观测数然后按照70% 、15% 、15% 的比例划分训练集、验证集和测试集。cvpartition函数是MATLAB里用于划分数据集的利器通过不同的参数设置实现不同的划分方式。构建CNN - LSTM模型CNN部分CNN擅长捕捉数据中的局部特征。在MATLAB里构建CNN层可以像下面这样layers [ sequenceInputLayer(inputSize) convolution1dLayer(3,16,Padding,same) batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling1dLayer(2) ];这里sequenceInputLayer是序列输入层inputSize是输入数据的维度要根据实际数据调整。convolution1dLayer是1维卷积层3是卷积核大小16是输出通道数Padding,same保证卷积后数据尺寸不变。batchNormalizationLayer用于归一化加速模型收敛reluLayer是激活函数层maxPooling1dLayer进行池化操作减少数据维度。LSTM部分LSTM则对处理时间序列中的长期依赖关系很在行。接着上面的CNN层继续构建layers [ layers lstmLayer(32) fullyConnectedLayer(outputSize) regressionLayer ];lstmLayer(32)表示LSTM层有32个隐藏单元fullyConnectedLayer(outputSize)是全连接层outputSize是输出维度在“多对一”预测里通常是1 regressionLayer是回归层因为我们做的是预测数值的回归任务。模型训练与预测训练options trainingOptions(adam,... MaxEpochs,100,... InitialLearnRate,0.001,... ValidationData,{valFeatures,valLabels},... ValidationFrequency,10,... Verbose,false,... Plots,training-progress); net trainNetwork(trainFeatures,trainLabels,layers,options);这里使用adam优化器设置了最大训练轮数MaxEpochs为100 初始学习率InitialLearnRate为0.001 并指定了验证数据和验证频率。trainNetwork函数用于训练模型。预测predictedLabels predict(net,testFeatures);训练好模型后就可以用predict函数对测试数据进行预测啦。基于卷积神经网络-长短期记忆网络的多变量时间序列预测 MATLAB2019A及以上 直接替换数据就可以 多对一基于MATLAB实现基于CNN - LSTM的多变量时间序列预测只要按照上面的数据处理、模型构建、训练和预测步骤再结合自己的数据就能轻松搞定。是不是感觉还挺有趣的呢赶紧动手试试吧