回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测

目录

• 回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测

• 预测效果
• 基本介绍
• 模型描述
• 程序设计
• 参考资料

预测效果

基本介绍

MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测，CNN-LSTM结合注意力机制多输入单输出回归预测。

模型描述

Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量回归预测
1.data为数据集，格式为excel，7个输入特征，1个输出特征；
2.MainCNN_LSTM_Attention.m为主程序文件，运行即可；
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，可在下载区获取数据和程序内容；

注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2020b及以上。
4.注意力机制模块：
SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）是一种聚焦于通道维度而提出一种新的结构单元，为模型添加了通道注意力机制，该机制通过添加各个特征通道的重要程度的权重，针对不同的任务增强或者抑制对应的通道，以此来提取有用的特征。该模块的内部操作流程如图，总体分为三步：首先是Squeeze 压缩操作，对空间维度的特征进行压缩，保持特征通道数量不变。融合全局信息即全局池化，并将每个二维特征通道转换为实数。实数计算公式如公式所示。该实数由k个通道得到的特征之和除以空间维度的值而得，空间维数为H*W。其次是Excitation激励操作，它由两层全连接层和Sigmoid函数组成。如公式所示，s为激励操作的输出，σ为激活函数sigmoid，W2和W1分别是两个完全连接层的相应参数，δ是激活函数ReLU，对特征先降维再升维。最后是Reweight操作，对之前的输入特征进行逐通道加权，完成原始特征在各通道上的重新分配。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式1：同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据获取方式2：私信博主获取。

lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1");               % 折叠层输出 连接 卷积层输入;
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize"); 
                                                                       % 折叠层输出 连接 反折叠层输入  
lgraph = connectLayers(lgraph, "conv_1", "relu_1");                    % 卷积层输出 链接 激活层
lgraph = connectLayers(lgraph, "conv_1", "gapool");                    % 卷积层输出 链接 全局平均池化
lgraph = connectLayers(lgraph, "relu_2", "multiplication/in2");        % 激活层输出 链接 相乘层
lgraph = connectLayers(lgraph, "sigmoid", "multiplication/in1");       % 全连接输出 链接 相乘层
lgraph = connectLayers(lgraph, "multiplication", "sequnfold/in");      % 点乘输出

%%  参数设置
options = trainingOptions('adam', ...      % Adam 梯度下降算法
    'MaxEpochs', 1000, ...                 % 最大迭代次数
    'InitialLearnRate', 1e-2, ...          % 初始学习率为0.01
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...        % 学习率下降因子 0.5
    'LearnRateDropPeriod', 700, ...        % 经过700次训练后 学习率为 0.01 * 0.1
    'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集
    'Plots', 'training-progress', ...      % 画出曲线
    'Verbose', false);
%% 测试集
% 测试集提取特征
testingFeatures = activations(net, input_test, fLayer, ...
             'MiniBatchSize', 8, 'OutputAs', 'channels');
testingFeatures=cell2mat(testingFeatures);

for i=1:length(testingFeatures)
    TFT{i}=double(testingFeatures(:,i));
end
%%  模型预测
t_sim1 = predict(net, Lp_train);
t_sim2 = predict(net, Lp_test );

%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);

%%  相关指标计算
%  R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test  - T_sim2')^2 / norm(T_test  - mean(T_test ))^2;

disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])

%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;

disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])

%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1')./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2')./T_test));

disp(['训练集数据的MAPE为：', num2str(MAPE1)])
disp(['测试集数据的MAPE为：', num2str(MAPE2)])

%  MBE
mbe1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mbe2 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ N ;

disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])

%均方误差 MSE
mse1 = sum((T_sim1' - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2' - T_test).^2)./N;

disp(['训练集数据的MSE为：', num2str(mse1)])
disp(['测试集数据的MSE为：', num2str(mse2)])