回归预测|基于CNN-LSTM-Attention结合Adaboost集成数据预测Matlab程序 多特征输入单输出

回归预测|基于CNN-LSTM-Attention结合Adaboost集成数据预测Matlab程序 多特征输入单输出

前言

回归预测|基于CNN-LSTM-Attention结合Adaboost集成数据预测Matlab程序 多特征输入单输出

1.程序已经调试好，一键运行出图

2.数据是excel保存，只需替换即可运行属于你的实验结果

3.代码注释详细，可读性强，适合小白新手

本文提出了一种基于CNN-LSTM-Attention结合Adaboost集成的数据预测方法，针对多特征输入单输出的回归问题。这种方法可以有效地捕捉特征之间的关系并提高预测精度。通过对Matlab程序的实现，我们发现这种方法在各种回归任务中表现良好，可以更准确地预测未来的数据趋势，为相关领域的研究提供了有力的支持。同时，本文的研究方法也可以为其他类似问题的研究提供启示和参考。

一、CNN-LSTM-Attention-Adaboost模型

要构建一个CNN-LSTM-Attention-Adaboost回归预测模型，可以按照以下流程和基本原理进行：

详细流程：

1. 数据预处理：

   • 收集数据：获取你需要进行回归预测的数据集。
   • 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
   • 特征提取：使用CNN提取特征或直接使用现有的特征。

2. CNN特征提取：

   • 使用卷积神经网络（CNN）提取数据中的局部特征。如果数据是时间序列，可以将其转化为图像或通过1D卷积处理。
   • CNN模型通常包括多个卷积层和池化层，最终输出特征图（Feature Map）。

3. LSTM建模：

   • 将CNN提取的特征输入到长短期记忆网络（LSTM）中。LSTM用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
   • LSTM层处理特征并输出时间序列中的状态信息。

4. Attention机制：

   • 在LSTM的输出上应用注意力机制，以加权不同时间步的输出。Attention机制可以帮助模型更好地聚焦于重要时间步的特征。

5. Adaboost集成：

   • 使用Adaboost集成算法对模型进行训练。Adaboost会结合多个弱学习器（如决策树）来提高预测性能。
   • 对CNN-LSTM-Attention模型的输出进行训练，以优化回归结果。

6. 模型训练：

   • 对整个模型（CNN-LSTM-Attention-Adaboost）进行训练。可以使用回归损失函数（如均方误差）来优化模型参数。

7. 模型评估与调优：

   • 使用交叉验证和测试集来评估模型的性能。根据评估结果调整超参数。

基本原理：

• CNN（卷积神经网络）：通过卷积操作提取输入数据中的局部特征，适用于图像和时间序列数据的特征提取。
• LSTM（长短期记忆网络）：一种特殊的RNN，能够有效捕捉长期依赖关系和处理时间序列数据。
• Attention机制：通过加权机制让模型专注于输入中的关键部分，提高对重要信息的响应能力。
• Adaboost（自适应提升算法）：一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器来提升整体预测性能，能够有效处理回归和分类问题。

通过结合这些方法，你可以构建一个强大的回归预测模型，充分利用各个技术的优点。

二、实验结果

CNN-LSTM-Attention-Adaboost回归预测

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
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

%%  划分训练集和测试集
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 = T_train;
t_test  = T_test;

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

%% Adaboost增强学习
% 样本权重
[mm,numl]=size(P_train);                    %%   mm 特征  numl训练集个数
D(1,:)=ones(1,numl)/numl;

K = 10;      % 弱预测器个数      
for i=1:K
   
    
    %% 弱预测器训练
    model = svmtrain(t_train, p_train,cmd);

    %% 弱预测器预测
    T_sim1 = svmpredict(t_train,p_train,model);

    %% 预测误差
    erroryc(i,:)=T_train - T_sim1';
    
    % 测试数据预测
    test_simu(i,:) = svmpredict(t_test, p_test,model);

    % 调整D值
    Error(i) = 0;
    for j = 1:numl
        if abs(erroryc(i,j)) > 0.1       % 较大误差
            Error(i)=Error(i)+D(i,j);
            D(i+1,j)=D(i,j)*1.1;
        else
            D(i+1,j)=D(i,j);
        end
    end
    
    %计算弱预测器权重
    at(i)=0.5/exp(abs(Error(i)));
    
end

四、代码获取

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五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出