区间预测 | MATLAB实现QRBiGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测
目录
- 区间预测 | MATLAB实现QRBiGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测
- 效果一览
- 基本介绍
- 模型描述
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
区间预测 | MATLAB实现QRBiGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测
模型描述
分位数回归是简单的回归，就像普通的最小二乘法一样，但不是最小化平方误差的总和，而是最小化从所选分位数切点产生的绝对误差之和。如果 q=0.50（中位数），那么分位数回归会出现一个特殊情况 - 最小绝对误差（因为中位数是中心分位数）。我们可以通过调整超参数 q，选择一个适合平衡特定于需要解决问题的误报和漏报的阈值。GRU 有两个有两个门，即一个重置门（reset gate）和一个更新门（update gate）。从直观上来说，重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1，更新门设置为 0，那么我们将再次获得标准 RNN 模型。
程序设计
- 基础版完整程序和数据获取方式，订阅《GRU门控循环单元》(数据订阅后私信我获取):MATLAB实现QRBiGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测
%% 此程序为单变量输入单步预测
%% 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('数据集.xlsx');
[h1,l1]=data_process(data,8); %单步预测%步长为8
res = [h1,l1];
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 = 0.8; % 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 : M vp_train{i, 1} = p_train(:, i);vt_train{i, 1} = t_train(:, i);
endfor i = 1 : N vp_test{i, 1} = p_test(:, i);vt_test{i, 1} = t_test(:, i);
end参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127380096
