网站建设费属于广告费吗,漯河网站建设公司,利用百度网盘自动播放做视频网站,网站开发的要注意基本原则区间预测python|QR-CNN-BiLSTMKDE分位数-卷积-双向长短期记忆神经网络-核密度估计-回归时间序列区间预测
模型输出展示#xff1a;
(图中是只设置了20次迭代的预测结果#xff0c;宽度较宽#xff0c;可自行修改迭代参数#xff0c;获取更窄的预测区间#xff09; 注KDE分位数-卷积-双向长短期记忆神经网络-核密度估计-回归时间序列区间预测
模型输出展示
(图中是只设置了20次迭代的预测结果宽度较宽可自行修改迭代参数获取更窄的预测区间 注可输出所有时间点的概率预测结果数量较多程序中为了随机采样了部分时间点绘制了预测结果
模型详细介绍
模型详细介绍如下
1、 输入多变量多特征输出单变量单特征即多变量回归
2、 实现了区间预测采用分位数回归概率预测采用核密度估计
3、 绘图区间预测结果多个概率预测结果
4、 评价指标为85%、90%、95%三个置信水平下的PICP、PINAW及CRPS值
5、 本程序采用数据为光伏数据包含辐照度、温度等多个变量数据为附赠
6、 Python程序基于tensorflow会发包版本
7、 数据可直接读取excel文件更换简单只保证在我的数据上能运行出较为理想结果若需更好的结果自行调试其他数据集效果自己调试。
8、程序中包含数据预处理部分包含缺失值处理、归一化与反归一化等
9、本程序分位数个数设置为200个这个可以自行调整。模型用途
1、 光伏预测
2、 负荷预测
3、 风电预测等模型原理介绍 QR-CNN-BiLSTM模型是一个结合了Quantile Regression (QR)卷积神经网络 (CNN) 和双向长短期记忆网络 (BiLSTM) 的混合模型它可以用于进行区间预测。区间预测不同于点预测它提供了一个预测区间来表示未来值的不确定性而不是给出一个具体的数值。这种模型特别适用于时间序列数据可以捕捉数据的时间依赖性和非线性特征。除此之外模型采用了核密度估计实现了概率预测。 模型实现流程 1、数据预处理 数据标准化将时间序列数据标准化以便模型更容易学习。 序列化将时间序列数据转换为可供模型学习的序列样本。 缺失值填补补充缺失值 2、 构建模型 Quantile Regression (QR)分位数回归用于估计条件分位数函数。在区间预测中我们通常对特定的分位数如5%和95%感兴趣这样可以构建一个90%的预测区间。 卷积神经网络 (CNN)CNN可以从序列数据中提取局部特征。在时间序列分析中卷积层可以帮助模型捕捉到短期的趋势和模式。 在这里插入图片描述 双向长短期记忆网络 (BiLSTM)BiLSTM是一种特殊的RNN它能够学习长期依赖关系。BiLSTM通过两个方向的LSTM层来处理数据一个处理正向序列另一个处理反向序列。这样可以同时捕捉到过去和未来的信息。 3、训练模型 定义损失函数在QR中损失函数是基于分位数的这意味着不同的分位数会有不同的损失函数。 优化器选择选择一个适合的优化器如Adam来最小化损失函数。 训练过程使用训练数据来训练模型通过反向传播算法来更新模型的权重。 4、预测、评估 使用训练好的模型进行预测对于每个预测点模型会输出多个分位数的预测值形成预测区间。 还会使用核密度估计实现概率密度预测 评估模型的性能可以通过计算预测区间覆盖实际值的比例、区间宽度等指标来进行。 5、超参数调整 根据模型的性能可能需要调整模型的超参数如学习率、批大小、隐藏层的单元数等以获得更好的预测效果。 程序源码完整程序和数据请私信博主获取也可闲鱼搜索阿鹿学术2直接下单
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def create_cnn_bilstm_model(input_shape, cnn_filters, cnn_kernel_size, cnn_activation, max_pool_size,lstm_units, dropout_rate, dense_units, dense_activation1, dense_activation2, learning_rate):model Sequential()model.add(MaxPooling1D(pool_sizemax_pool_size,paddingsame))model.add(Dense(unitsdense_units, activationdense_activation1))model.add(Dropout(dropout_rate))……optimizer Adam(learning_ratelearning_rate)model.compile(optimizeroptimizer, lossloss)return model
