時(shí)序預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)BO-BiLSTM貝葉斯優(yōu)化雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)

效果一覽

基本介紹

MATLAB實(shí)現(xiàn)BO-BiLSTM貝葉斯優(yōu)化雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)?；谪惾~斯(bayes)優(yōu)化雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)，BO-BiLSTM/Bayes-BiLSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。
1.優(yōu)化參數(shù)為：學(xué)習(xí)率，隱含層節(jié)點(diǎn)，正則化參數(shù)。
2.評(píng)價(jià)指標(biāo)包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。
3.運(yùn)行環(huán)境matlab2018b及以上。

模型搭建

BO-BiLSTM（Bayesian Optimization-Bidirectional Long Short-Term Memory）是一種結(jié)合了貝葉斯優(yōu)化和雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。
時(shí)間序列預(yù)測(cè)是通過(guò)分析過(guò)去的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和模式。傳統(tǒng)的方法通?；诮y(tǒng)計(jì)模型或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但選擇合適的模型和參數(shù)往往是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。這時(shí)，貝葉斯優(yōu)化可以幫助我們?cè)谀Ｐ瓦x擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)方面進(jìn)行更加有效的搜索。
貝葉斯優(yōu)化是一種用于全局優(yōu)化的方法，它通過(guò)在搜索空間中選擇合適的參數(shù)進(jìn)行迭代來(lái)找到最優(yōu)解。它使用貝葉斯推斷來(lái)建立一個(gè)代理模型，該模型估計(jì)了目標(biāo)函數(shù)的潛在表達(dá)式，并根據(jù)觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行更新。通過(guò)不斷迭代，貝葉斯優(yōu)化能夠在有限的迭代次數(shù)內(nèi)找到最優(yōu)解。
雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）是一種適用于處理序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變體。與傳統(tǒng)的LSTM相比，BiLSTM不僅考慮了過(guò)去的信息，還同時(shí)考慮了未來(lái)的信息。它通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)中引入反向傳播路徑來(lái)捕捉時(shí)間序列中的前后依賴(lài)關(guān)系，從而提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
BO-BiLSTM方法將貝葉斯優(yōu)化和BiLSTM相結(jié)合，以改進(jìn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的性能。它通過(guò)貝葉斯優(yōu)化方法搜索最佳的BiLSTM模型架構(gòu)和超參數(shù)配置，從而提高模型的泛化能力和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。BO-BiLSTM方法在每次迭代中使用貝葉斯優(yōu)化選擇新的參數(shù)配置，并使用這些配置訓(xùn)練BiLSTM模型。重復(fù)這個(gè)過(guò)程直到達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)或達(dá)到停止條件。
總的來(lái)說(shuō)，BO-BiLSTM方法是一種利用貝葉斯優(yōu)化和雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，它能夠更好地解決時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的模型選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)問(wèn)題，并提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

• BO-BiLSTM貝葉斯優(yōu)化雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)
  偽代碼
  
• 通過(guò)調(diào)整優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)，學(xué)習(xí)重復(fù)率和貝葉斯優(yōu)化超參數(shù)來(lái)調(diào)整模型參數(shù)。

程序設(shè)計(jì)

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式1：私信博主回復(fù)MATLAB實(shí)現(xiàn)BO-BiLSTM貝葉斯優(yōu)化雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)，同等價(jià)值程序兌換；
• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式2(資源處直接下載)：MATLAB實(shí)現(xiàn)BO-BiLSTM貝葉斯優(yōu)化雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)；
• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式3(訂閱《LSTM長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》專(zhuān)欄，同時(shí)可閱讀《LSTM長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》專(zhuān)欄內(nèi)容，數(shù)據(jù)訂閱后私信我獲取)：MATLAB實(shí)現(xiàn)BO-BiLSTM貝葉斯優(yōu)化雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)，專(zhuān)欄外只能獲取該程序。

%%  優(yōu)化算法參數(shù)設(shè)置
%參數(shù)取值上界(學(xué)習(xí)率，隱藏層節(jié)點(diǎn)，正則化系數(shù))
%%  貝葉斯優(yōu)化參數(shù)范圍
optimVars = [optimizableVariable('NumOfUnits', [10, 50], 'Type', 'integer')optimizableVariable('InitialLearnRate', [1e-3, 1], 'Transform', 'log')optimizableVariable('L2Regularization', [1e-10, 1e-2], 'Transform', 'log')];%% 創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
% 輸入特征維度
numFeatures  = f_;
% 輸出特征維度
numResponses = 1;
FiltZise = 10;
%  創(chuàng)建"LSTM"模型layers = [...% 輸入特征sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],'Name','input')sequenceFoldingLayer('Name','fold')% 特征學(xué)習(xí)       dropoutLayer(0.25,'Name','drop3')% 全連接層fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')regressionLayer('Name','output')    ];layers = layerGraph(layers);layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');% 批處理樣本
MiniBatchSize =128;
% 最大迭代次數(shù)
MaxEpochs = 500;options = trainingOptions( 'adam', ...'MaxEpochs',500, ...'GradientThreshold',1, ...'InitialLearnRate',optVars.InitialLearnRate, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',400, ...'LearnRateDropFactor',0.2, ...'L2Regularization',optVars.L2Regularization,...'Verbose',false, ...'Plots','none');%% 訓(xùn)練混合網(wǎng)絡(luò)
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229