代码原理
BiLSTM-Adaboost模型是结合了双向长短期记忆网络（BiLSTM）和Adaboost算法的混合模型，主要用于数据回归预测任务。以下是该模型的简单原理及流程：
1.原理
（1）BiLSTM（双向长短期记忆网络）：
BiLSTM包含两个LSTM网络，一个从前向后处理序列数据，另一个从后向前处理序列数据，能够捕捉数据的双向时序依赖性。
通过这种双向处理，BiLSTM能够更全面地理解和建模时间序列中的依赖关系，提升预测效果。
（2）Adaboost（自适应增强算法）：
Adaboost是一种集成学习方法，通过加权组合多个弱学习器（通常是简单的回归模型），逐步提升模型的预测性能。
每个弱学习器的权重根据其预测误差进行调整，误差较大的样本会在后续学习器中被赋予更高的权重，从而逐步降低整体误差。
2.流程
（1）数据预处理：
收集并清洗数据，将其标准化或归一化，以适应模型训练的需要。
将时间序列数据分割成训练集和测试集。
（2）特征提取（BiLSTM部分）：
将预处理后的数据输入到BiLSTM网络，通过双向LSTM层提取数据的时序特征。
BiLSTM层会生成一系列的时序特征作为输出。
（3）回归预测（Adaboost部分）：
将BiLSTM层输出的时序特征作为输入，训练多个弱学习器。
Adaboost算法会结合这些弱学习器的预测结果，形成一个加权的回归预测模型。
（4）模型评估与优化：
使用测试集评估模型的性能，计算误差指标（如均方误差、平均绝对误差等）。
根据评估结果，调整模型参数或架构，进一步优化模型性能。
3.优点
时序依赖捕捉能力强：BiLSTM能够捕捉时间序列数据的双向依赖关系，提升模型的理解能力。
预测性能好：Adaboost通过集成多个弱学习器，能够显著提升回归预测的准确性。
适应性强：该模型可以适应不同类型的时间序列数据，具有广泛的应用前景。
4.缺点
计算复杂度高：BiLSTM和Adaboost结合使用增加了模型的计算复杂度，对硬件资源要求较高。
参数调试复杂：模型参数较多，调试过程可能较为复杂，需要较长的训练时间。
5.总结
BiLSTM-Adaboost模型通过结合双向LSTM的时序特征提取能力和Adaboost的集成学习优势，能够有效提升数据回归预测的准确性。其主要挑战在于计算复杂度和参数调试的复杂性。
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%% 导入数据data = readmatrix('回归数据集.xlsx');data = data(:,1:14);res=data(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原始样本，使训练集测试集随机被抽取，有助于更新预测结果。num_samples = size(res,1); %样本个数% 训练集和测试集划分outdim = 1; % 最后一列为输出num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);% 格式转换for i = 1 : Mvp_train{i, 1} = p_train(:, i);vt_train{i, 1} = t_train(:, i);endfor i = 1 : Nvp_test{i, 1} = p_test(:, i);vt_test{i, 1} = t_test(:, i);end%% 网络搭建lgraph = layerGraph();% 添加层分支% 将网络分支添加到层次图中。每个分支均为一个线性层组。tempLayers = sequenceInputLayer(f_,"Name","sequence");lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);tempLayers = flattenLayer("Name","flatten");lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);tempLayers = gruLayer(15,"Name","gru1");lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);tempLayers = [FlipLayer("flip3")gruLayer(15,"Name","gru2")];lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);tempLayers = [concatenationLayer(1,2,"Name","concat")fullyConnectedLayer(outdim,"Name","fc")regressionLayer("Name","regressionoutput")];lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);% 清理辅助变量clear tempLayers;% 连接层分支% 连接网络的所有分支以创建网络图。lgraph = connectLayers(lgraph,"sequence","flatten");lgraph = connectLayers(lgraph,"flatten","gru1");lgraph = connectLayers(lgraph,"flatten","flip3");lgraph = connectLayers(lgraph,"gru1","concat/in1");lgraph = connectLayers(lgraph,"gru2","concat/in2");
