利用贝叶斯优化算法构建的LSTM模型用于Matlab中的时间序列多步预测程序代码。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
当运用深度学习进行序列预测时，确定模型参数往往是一个颇具挑战性的课题，原因在于模型参数的选择对最终结果的影响极其显著。目前，长短期记忆网络（LSTM）无疑是深度学习领域中最具代表性的模型之一，它作为卷积神经网络（CNN）的一种进阶形式，展现出诸多优势。我开发了一个基于Matlab2021的BO-LSTM算法，其中“BO”代表贝叶斯（Bayesian）算法，该算法利用贝叶斯方法对LSTM模型的超参数进行精细的优化选择，具体包括历史回归长度、隐藏层数、隐藏层单元数、单元随机丢弃率以及初始学习率等关键因素。该程序能够直接应用于时间序列的多步提前预测任务。为了便于理解其工作原理，我首先构建了一个自定义的时间序列数据集，随后对其进行了提前预测24个时间步长的实验。用户可以根据自身的需求灵活地进行调整和修改，从而将其应用于预测自己的特定序列数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

【源码】利用贝叶斯优化的时间序列预测LSTM模型

优质

本项目采用贝叶斯优化技术对LSTM模型进行参数调优，以提高时间序列预测的准确性与效率。通过智能搜索算法，有效提升了复杂数据集下的预测性能。 LSTM Time Series Prediction with Bayesian optimization.zip

【源码】利用贝叶斯优化的时间序列预测LSTM模型.zip

优质

本资源提供了一个基于贝叶斯优化技术的LSTM（长短期记忆网络）模型代码包，旨在提升时间序列数据预测精度。通过自动化调整超参数，该模型能够更有效地处理金融、气象等领域的复杂模式识别与预测任务。【源码】基于贝叶斯优化的LSTM时间序列预测.zip 该文件包含了使用贝叶斯优化方法来提升长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测任务中的性能的相关代码。

基于贝叶斯优化的LSTM模型在时间序列多步预测中的Matlab实现代码

优质

本项目采用贝叶斯优化技术对长短期记忆（LSTM）神经网络进行参数调优，并在其上实现了时间序列多步预测，附有详细的MATLAB源码。在利用深度学习进行序列预测的过程中，确定模型参数是一个挑战性的任务，因为这些参数的选择对结果有着重要影响。目前最流行的深度学习方法之一是长短期记忆（LSTM）网络，它是一种改进的卷积神经网络（CNN），具有很多优点。我使用Matlab2021编写了一个BO-LSTM算法，其中“BO”代表贝叶斯优化算法，用于对LSTM模型的超参数进行优化选择。这些超参数包括历史回归长度、隐藏层数、隐藏层单元数、单元随机丢弃率和初始学习率等。此程序可以直接应用于时间序列的多步提前预测。为了便于理解，我自定义了一个时间序列，并进行了24步的提前预测。用户可以根据自己的需要对代码进行修改，以适应不同的时间序列预测需求。

基于MATLAB的贝叶斯优化LSTM时间序列预测数据集方法

优质

本研究提出了一种基于MATLAB平台的贝叶斯优化算法，用于提升长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测任务中的性能。通过优化LSTM模型参数，该方法能够有效提高预测准确性，并已在多个数据集上进行了验证。在MATLAB中实现贝叶斯优化以改进长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测模型。

基于MATLAB的贝叶斯优化LSTM算法在时间序列预测中的应用（含完整源码及数据）

优质

本研究利用MATLAB开发了贝叶斯优化的长短期记忆网络(LSTM)算法，并应用于时间序列预测，提供完整源码和相关数据以供参考。本段落介绍如何使用MATLAB实现贝叶斯优化长短期记忆神经网络（LSTM）进行一维时间序列预测。代码和数据适用于MATLAB 2018b及以上版本。

【预测模型】利用贝叶斯优化的LSTM模型进行数据预测——MATLAB源码.pdf

优质

本PDF文档提供了基于贝叶斯优化技术提升长短期记忆网络（LSTM）模型性能的数据预测方法，并附有详细的MATLAB源代码。适合需要深度学习与时间序列分析的研究人员参考使用。本段落主要探讨了基于贝叶斯优化的LSTM模型在数据预测中的应用及其MATLAB实现代码。一、 LSTM模型简介长短期记忆（Long Short Term Memory, LSTM）是一种特殊的递归神经网络，能够处理长期依赖问题，并且已在许多领域取得了显著成果。该模型由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，并经Alex Graves改良推广。二、 LSTM结构解析与标准的RNN不同，LSTM具有更为复杂的内部架构：包括细胞状态、输入门、输出门及遗忘门等四个交互层。这些组件共同作用使得模型能够有效处理长期依赖性问题。三、贝叶斯优化在LSTM中的应用贝叶斯优化是一种机器学习方法，能自动调整参数以实现最优预测效果。在此背景下，该技术被应用于调节LSTM的超参设置，并进一步提升其性能表现。四、 MATLAB代码解析与展示文中提供了基于贝叶斯优化算法进行LSTM模型构建的具体MATLAB源码示例，涵盖从架构设计到结果输出等多个方面内容。五、应用场景分析利用上述方法可以开展诸如股市趋势或天气模式等领域的数据预测任务。由于其强大的长期依赖关系捕捉能力以及对未来变化趋势的预见性，该技术在实际应用中展现出广阔前景。六、总结展望综上所述，结合贝叶斯优化策略改进后的LSTM模型成为解决复杂时间序列问题的有效工具之一；同时通过公开提供的MATLAB代码实现方案，则为相关研究人员与开发人员提供了便捷途径以深入探索并利用这项技术。

时间序列预测的MATLAB代码-多元贝叶斯预测合成在Mac...

优质

本资源提供基于MATLAB的时间序列预测代码，重点应用多元贝叶斯预测模型进行数据合成与分析，适用于Mac操作系统环境。时间序列预测代码用于宏观经济预测中的多元贝叶斯预测综合作者贡献清单表数据抽象的数据包含来自FRED数据库的6个宏观经济时间序列数据。这6个系列是1986/1-2015/12以来的每月通货膨胀、工资、失业率、消费量、投资和利率。所有这些数据都可以从FRED数据库中公开获取。描述如下： - 通货膨胀 - 工资水平 - 失业率 - 消费量 - 投资情况 - 利率代码的抽象zip文件包含运行多变量BPS所需的matlab文件和函数，其中包括代理预测以及本段落中检查的提前1步预测。描述该函数输入业务代表预测和先验规格，并输出预测系数、方差及后平滑系数与业务代表密度。此代码遵循了文章中的综合功能规范。 BPSsim.m是一个加载代理预测密度并调用mBPS.m函数（其中，mBPS(y, a_j, A_j, n_j, delta, m_0, C_0, n_0, s_0, burn_in, mcmc_iter)生成所需的后验参数进行预测和分析）的文件。输出为预测分布，并计算性能指标。使用说明：运行BPSsim.m将计算出提前1步预测的效果。 BPS 输出在mBPS函数内被计算（即，执行mBPS(y, a_j, A_j, n_等操作）。

基于MATLAB的LSTM模型在时间序列多步预测中的应用——多对一

优质

本研究利用MATLAB平台构建LSTM模型，专注于解决时间序列数据的多步预测问题，采用多对一策略优化预测精度与效率。 LSTM在时间序列预测中的应用非常广泛，但许多研究并未明确考虑使用多少历史数据来预测下一个值，类似于AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了一个程序代码，该代码利用LSTM模型实现多步的时间序列预测，并允许用户调整使用的数据“阶数”。生成的序列数据是随机产生的，但如果拥有自己的时间序列数据，则只需稍作修改即可读取txt或excel文件（注意：读取后的序列必须命名为行向量）。此外，在程序最后还提供了误差分析部分，包括绝对误差、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)，供参考。此代码适用于matlab2021版及其之后的所有版本。

【LSTM预测改进】利用CNN优化LSTM的时间序列预测（附带Matlab代码）.zip

优质

本资源提供一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的方法，用于提升时间序列数据的预测精度，并附有详细的Matlab实现代码。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、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。

【时间序列预测】利用LSTM的时序预测及MATLAB完整代码

优质

本资源介绍如何使用LSTM进行时间序列预测，并提供详细的MATLAB代码实现。适合数据科学与机器学习爱好者研究和实践。 LSTM的核心思想是通过三个门控单元（输入门、遗忘门、输出门）来控制记忆单元中的信息流动，从而灵活地管理信息的存储与清除。输入门：该机制决定新的数据应否被引入到记忆单元中。它通过对当前时刻的数据和前一时刻隐藏状态进行计算，产生一个0至1之间的数值作为是否接纳新输入的依据。遗忘门：此功能用于确定何时舍弃先前的记忆内容。同样通过分析当前输入与上一步隐藏层的状态信息获得介于0和1之间的一个值来决定保留还是放弃旧有记忆。记忆单元：这一组件专门负责保存并传递长期依赖的信息，根据输入门及遗忘门的指示进行相应的更新或维持操作。输出门：此环节控制从记忆单元中提取的数据量。它通过与当前数据流以及上一步隐藏状态的相关计算生成一个0到1范围内的数值来调节输出的重要性。 LSTM的工作流程可以被简化为上述几个关键步骤。