截止到本期MATLAB机器学习预测全家桶,一共发了26篇关于机器学习预测代码的文章。算上这一篇,一共27篇!参考文章如下:
2.机器学习预测全家桶,多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM,LSSVM、TCN、CNN,光伏发电数据为例
3.机器学习预测全家桶,多步预测之组合预测模型,光伏发电数据为例
4.机器学习预测全家桶之Xgboost,交通流量数据预测为例
5.机器学习预测全家桶之CNN-RVM(相关向量机),风电功率预测
6.水N篇论文就靠它了!Adaboost风电功率预测,机器学习预测全家桶
7.机器学习预测全家桶之单变量输入单步预测,天气温度预测为例
8.2023年冠豪猪算法优化CNN-GRU-Attention多特征输入多步预测
9.机器学习预测全家桶之单变量输入多步预测,天气温度预测为例
10.机器学习预测全家桶新增VMD-TCN-GRU/BiGRU-Attention模型
11.金豺算法优化TCN-BiGRU-Attention多特征输入单步预测
13.12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测
14.新思路:TCN-RVM模型,你见过吗?机器学习预测全家桶新增模型
15.再添数十种回归模型!最全机器学习预测全家桶,MATLAB代码,这次千万别再错过了!
16.12种算法优化CNN-BiGRU-Attention单变量输入单步预测,持续更新
17.BiTCN、BiTCN-SVM、BiTCN-LSTM、BiTCN-BiGRU机器学习预测全家桶
18.机器学习预测全家桶再更新!CEEMDAN-VMD双分解CNN-BiLSTM预测,MATLAB代码
19.四种算法优化ELM,实现多变量输入超前24步预测功能,机器学习预测全家桶再更新!
20.7种2024年算法优化BP,实现回归,单/多变量输入,单/多步预测功能
21.电力负荷超前96步预测,采用2024最新鹭鹰算法优化ELM实现,MATLAB代码
22.一篇搞定分位数回归区间预测,机器学习预测全家桶MATLAB代码再更新!
23.Transformer实现风电功率/光伏功率预测,MATLAB预测全家桶再更新!
24.新英格兰2024年最新负荷数据预测,MATLAB预测全家桶再更新!
25.并行or串行的Transformer+LSTM预测,MATLAB预测全家桶再更新!
26.Transformer-SVM回归预测,MATLAB预测全家桶再更新!
本期代码主要功能为:采用6种2024新算法优化BiTCN-SVM模型的8个参数,分别是:滤波器大小,丢弃率,TCN残差块数,滤波器个数,最大训练次数,学习率,SVM的c和SVM的gamma。并进行了优化前后的结果比较。
6种算法如下:阿尔法进化算法(ALPHA)、协同群优化算法(SSOA)、海市蜃楼算法(FATA)、逃生优化算法(ESC)、向量加权平均优化算法(INFO)、信息获取优化器(IAO)。
代码中6种算法可以随意切换!也可以搭配推出的改进智能算法使用。
学会这几种算法的调用,你就可以任意替换别的算法!代码设置如下:
% 可选:'FATA','AE','ESC','INFO','SSOA','SCSO','SSA','IAO';
[Best_score,Best_pos,curve]=FATA(popsize,maxgen,lb,ub,dim,fobj); %修改这里的函数名字即可
BiTCN-SVM模型
BiTCN能够对时间序列数据进行特征提取,发掘出时间序列数据中的长依赖问题,将BiTCN处理后的数据特征送入支持向量机SVM中进行拟合,能够充分发挥各自模型的优点,从而提高模型预测精度。
具体做法是,将划分好的训练集送入BiTCN模型训练后,提取BiTCN模型在最后一个平铺层的特征,将此特征送入SVM中进行拟合,增强模型的泛化能力。
BiTCN网络模型搭建
数据准备
数据集统一采用前几期提到的新疆某地风电发电功率数据,只不过这次是只用发电功率这一列。
数据处理方法也不难,首先提取这一列数据,然后以前几个时间点作为模型输入,未来1个时刻的功率作为输出。依次这样选取数据,得到好多好多样本。然后划分训练集和测试集就ok了。
想要替换数据也不难,代码已经将步数和预测个数的数字都写成了变量,直接改个数字就可以了。
以逃生优化算法优化BiTCN-SVM模型的8个参数进行展示
可以看到,优化后,BiTCN-SVM的预测精度有很大的提升!
本文代码获取链接:
https://mbd.pub/o/bread/Z52bk5tr
机器学习预测全家桶代码获取
已将本文算法加入机器学习预测全家桶中,需要全家桶的小伙伴可以跳转链接获取:
https://mbd.pub/o/bread/ZZmWk5xp
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MATLAB预测全家桶最新目录:
偷个懒,目前MATLAB预测全家桶包含上述图片和Transformer-SVM回归预测以及本期代码。