网站域名的注册时间,wordpress结合帝国cms,网站怎么做超链接,医疗网站建设精英C题持续更新中 问题一问题二代码混合ARIMA-LSTM模型构建完整数据与代码第一问第二问 问题一
问题一要求对未来30天每天及每小时的货量进行预测。首先#xff0c;利用混合ARIMA-LSTM模型进行时间序列预测。ARIMA模型擅长捕捉线性特征和趋势#xff0c;而LSTM模型处理非线性关… C题持续更新中 问题一问题二代码混合ARIMA-LSTM模型构建完整数据与代码第一问第二问 问题一
问题一要求对未来30天每天及每小时的货量进行预测。首先利用混合ARIMA-LSTM模型进行时间序列预测。ARIMA模型擅长捕捉线性特征和趋势而LSTM模型处理非线性关系和长期依赖。通过结合这两种模型可以提高预测精度。具体步骤包括
建立ARIMA模型通过差分运算和ARMA模型组合来处理时间序列数据。建立LSTM模型利用其长短期记忆能力处理复杂的时间序列模式。结合ARIMA和LSTM模型的预测结果通过自适应混合算法调整权重以提高预测准确性。
问题二
问题二要求在考虑运输线路改变的前提下对未来30天每天及每小时的货量进行预测。解决方法涉及建立神经网络模型和聚类算法。具体步骤包括
利用K-means算法对分拣中心的货量进行聚类以理解不同类型货物的分布规律。建立BP神经网络模型通过特征选取和网络训练预测货量变化。基于聚类和BP神经网络的预测结果分析运输线路变化对货量的影响并通过回归图和折线图直观展示货量变化情况。
代码
混合ARIMA-LSTM模型构建
clc
clear
close all;
load(appendix1.mat) %读入附件1
mape_record [];
W_record [];
pre_record [];
for c1:size(appendix1,2) % 遍历每一个分拣中心data appendix1{1,c}; %将分拣中心另存出来train_num 5; %用几期的值作为参考来训练权重%% 下面是ARIMA计算权重[y_train_ARIMA]ARIMA(data(1:end-train_num,3),train_num); y_ture_ARIMA data(end-train_num1:end,3);wmape_ARIMA sum(abs(y_train_ARIMA-y_ture_ARIMA)./y_ture_ARIMA);% 下面计算MAPEAPE_ARIMA abs(y_ture_ARIMA - y_train_ARIMA) ./ abs(y_ture_ARIMA); MAPE_ARIMA mean(APE_ARIMA);%% 下面是LSTM计算权重ref 30; %参考历史的多少期[y_train_LSTM]LSTM(data(1:end-train_num,3),ref,train_num);y_ture_LSTM data(end-train_num1:end,3);wmape_LSTM sum(abs(y_train_LSTM-y_ture_LSTM)./y_ture_LSTM);% 下面计算MAPEAPE_LSTM abs(y_ture_LSTM - y_train_LSTM) ./ abs(y_ture_LSTM); MAPE_LSTM mean(APE_LSTM);%% 下面计算权重W_ARIMA (1/wmape_ARIMA)/((1/wmape_ARIMA)(1/wmape_LSTM));W_LSTM 1-W_ARIMA;W_record(c,1) data(1,1); %记录idW_record(c,2) W_ARIMA; %记录ARIMA的MAPEW_record(c,3) W_LSTM; %记录LSTM的MAPE%% 下面记录MAPEmape_record(c,1) data(1,1); %记录idmape_record(c,2) MAPE_ARIMA; %记录ARIMA的MAPEmape_record(c,3) MAPE_LSTM; %记录LSTM的MAPE%% 下面正式预测pre_step 30; %预测未来多少期的值% ARIMA[pre_ARIMA]ARIMA(data(:,3),pre_step); % LSTM[pre_LSTM]LSTM(data(:,3),ref,pre_step);% 混合pre pre_ARIMA*W_ARIMA pre_LSTM*W_LSTM;pre_record(1,c) data(1,1); %记录idpre_record(2:1pre_step,c) pre; %记录预测值
end完整数据与代码
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