基于CNN-BiLSTM-Adaboost的数据回归预测

代码原理

CNN-BiLSTM-Adaboost是一个结合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和Adaboost算法的混合模型，用于数据回归预测。以下是该模型的简单原理及流程：

1.原理

（1）CNN（卷积神经网络）：

• 主要用于提取数据的局部特征。对于时间序列数据，CNN可以通过卷积操作捕捉数据的局部时序模式。
• 通过卷积层和池化层，可以有效降低数据维度，减少计算量，同时保留重要特征。

（2）BiLSTM（双向长短期记忆网络）：

• LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（循环神经网络），能够较好地捕捉长时间依赖关系。
• 双向LSTM通过同时考虑从前向后和从后向前的时序信息，能够更全面地捕捉数据中的时序依赖性。

（3）Adaboost（自适应增强算法）：

• Adaboost是一种集成学习方法，通过结合多个弱学习器来提升预测性能。
• 在CNN和BiLSTM提取的特征基础上，Adaboost可以进一步提升回归预测的准确性。

流程

（1）数据预处理：

• 收集并清洗数据，将其标准化或归一化，以适应模型训练的需要。
• 对时间序列数据进行分割，形成训练集和测试集。

（2）特征提取（CNN部分）：

• 通过卷积层提取数据的局部特征。
• 使用池化层（如最大池化或平均池化）进行降维，保留重要特征。

（3）时序特征捕捉（BiLSTM部分）：

• 将CNN提取的特征输入到BiLSTM层，捕捉数据的时序依赖性。
• 通过前向和后向LSTM单元的结合，获取更加全面的时序信息。

（3）回归预测（Adaboost部分）：

• 将BiLSTM层输出的特征作为输入，训练多个弱学习器。
• 使用Adaboost算法结合这些弱学习器的预测结果，形成最终的回归预测模型。

（4）模型评估与优化：

• 使用测试集评估模型的性能，计算误差指标（如均方误差、平均绝对误差等）。
• 根据评估结果，调整模型参数或架构，进一步优化模型性能。

优点

• 特征提取能力强：CNN能够有效提取数据的局部特征，BiLSTM能够捕捉长时间依赖关系，Adaboost能增强预测精度。
• 适应性强：该模型可以适应不同类型的时间序列数据。
• 预测性能好：结合多种方法，能够显著提升回归预测的准确性。

缺点

• 计算复杂度高：由于结合了多种复杂的模型，计算量较大，对硬件要求较高。
• 参数调试复杂：模型参数较多，调试起来较为复杂，需要较长的训练时间。

总结

CNN-BiLSTM-Adaboost模型通过结合卷积神经网络的特征提取能力、双向LSTM的时序依赖捕捉能力和Adaboost的集成学习优势，能够有效提升数据回归预测的准确性。其主要挑战在于计算复杂度和参数调试的复杂性。

部分代码

%%  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('回归数据集.xlsx');
data = data(:,1:14);
res=data(randperm(size(data,1)),:);    %此行代码用于打乱原始样本，使训练集测试集随机被抽取，有助于更新预测结果。
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 = 0.7;                              % 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);
%%  数据平铺
for i = 1:size(P_train,2)
    trainD{i,:} = (reshape(p_train(:,i),size(p_train,1),1,1));
end
for i = 1:size(p_test,2)
    testD{i,:} = (reshape(p_test(:,i),size(p_test,1),1,1));
end
targetD =  t_train;
targetD_test  =  t_test;
numFeatures = size(p_train,1);
layers0 = [ ...
    % 输入特征
    sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],'name','input')   %输入层设置
    sequenceFoldingLayer('name','fold')         %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。
    % CNN特征提取
    convolution2dLayer([3,1],16,'Stride',[1,1],'name','conv1')  %添加卷积层，64，1表示过滤器大小，10过滤器个数，Stride是垂直和水平过滤的步长
    batchNormalizationLayer('name','batchnorm1')  % BN层，用于加速训练过程，防止梯度消失或梯度爆炸
    reluLayer('name','relu1')       % ReLU激活层，用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题
      % 池化层
    maxPooling2dLayer([2,1],'Stride',2,'Padding','same','name','maxpool')   % 第一层池化层，包括3x3大小的池化窗口，步长为1，same填充方式
    % 展开层
    sequenceUnfoldingLayer('name','unfold')       %独立的卷积运行结束后，要将序列恢复
    %平滑层
    flattenLayer('name','flatten')
    
    bilstmLayer(25,'Outputmode','last','name','hidden1') 
    dropoutLayer(0.1,'name','dropout_1')        % Dropout层，以概率为0.2丢弃输入
    fullyConnectedLayer(1,'name','fullconnect')   % 全连接层设置（影响输出维度）（cell层出来的输出层） %
    regressionLayer('Name','output')    ];
    
lgraph0 = layerGraph(layers0);
lgraph0 = connectLayers(lgraph0,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
%% Set the hyper parameters for unet training
options0 = trainingOptions('adam', ...                 % 优化算法Adam
    'MaxEpochs', 100, ...                            % 最大训练次数
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值
    'InitialLearnRate', 0.01, ...         % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整
    'LearnRateDropPeriod',70, ...                   % 训练100次后开始调整学习率
    'LearnRateDropFactor',0.01, ...                    % 学习率调整因子
    'L2Regularization', 0.001, ...         % 正则化参数
    'ExecutionEnvironment', 'cpu',...                 % 训练环境
    'Verbose', 1, ...                                 % 关闭优化过程
    'Plots', 'none');                    % 画出曲线

代码效果图

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