读完需要
速读仅需 2 分钟
请尊重原创劳动成果
转载请注明本文链接
及文章作者：机器学习之心
点击阅读原文或复制以下链接到浏览器获取文章完整源码和数据：
摘要：真香！注意力机制+时空融合！组合双向集成学习预测！CNN-GRU-Attention-Adaboost多变量负荷预测
1
基本介绍
1.Matlab实现CNN-GRU-Attention-Adaboost时间序列预测，卷积门控循环单元注意力机制结合AdaBoost多变量时间序列预测（负荷预测）；注意力机制+时空特征融合！组合模型集成学习预测！CNN-GRU-Attention-Adaboost多变量负荷预测；
CNN-GRU-Attention-AdaBoost是一种将CNN-GRU-Attention和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法，旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言，AdaBoost则是一种集成学习方法，它将多个弱学习器组合起来形成一个强学习器，其中每个学习器都是针对不同数据集和特征表示训练的。CNN-GRU-Attention-AdaBoost算法的基本思想是将CNN-GRU-Attention作为基模型，利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言，我们可以训练多个CNN-GRU-Attention模型，每个模型使用不同的数据集和特征表示，然后将它们的预测结果组合起来，形成一个更准确和鲁棒的模型。
2.运行环境为Matlab2023b；
购买后可加博主QQ1153460737咨询交流。注意：其他非官方渠道购买的盗版代码不含模型咨询交流服务，大家注意甄别，谢谢。
2
数据集
2.2
运行效果
完整代码链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqYl5ty
也可扫描二维码：
3
%% 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);%% 数据平铺for i = 1:size(P_train,2)trainD{i,:} = (reshape(p_train(:,i),size(p_train,1),1,1));endfor i = 1:size(p_test,2)testD{i,:} = (reshape(p_test(:,i),size(p_test,1),1,1));endtargetD = t_train;targetD_test = t_test;numFeatures = size(p_train,1);layers0 = [ ...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],'name','input') %输入层设置sequenceFoldingLayer('name','fold') %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。% CNN特征提取convolution2dLayer([3,1],16,'Stride',[1,1],'name','conv1') %添加卷积层，64，1表示过滤器大小，10过滤器个数，Stride是垂直和水平过滤的步长batchNormalizationLayer('name','batchnorm1') % BN层，用于加速训练过程，防止梯度消失或梯度爆炸reluLayer('name','relu1') % ReLU激活层，用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题% 池化层maxPooling2dLayer([2,1],'Stride',2,'Padding','same','name','maxpool') % 第一层池化层，包括3x3大小的池化窗口，步长为1，same填充方式% 展开层sequenceUnfoldingLayer('name','unfold') %独立的卷积运行结束后，要将序列恢复%平滑层flattenLayer('name','flatten')gruLayer(25,'Outputmode','last','name','hidden1')dropoutLayer(0.1,'name','dropout_1') % Dropout层，以概率为0.2丢弃输入selfAttentionLayer(2,16,"Name","selfattention") % 多头自注意力机制层fullyConnectedLayer(1,'name','fullconnect') % 全连接层设置（影响输出维度）（cell层出来的输出层） %regressionLayer('Name','output') ];lgraph0 = layerGraph(layers0);lgraph0 = connectLayers(lgraph0,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
4
嗯，细心的你会发现：https://mbd.pub/o/slowtrain/work
博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析。
技术交流群：购买博主任意代码或分享博主博文到任意三方平台后即可添加博主QQ进群
