多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测

2023-12-25 05:59:51

多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测

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预测效果

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基本介绍

Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测。

模型描述

Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测，用于处理时间序列数据；适用平台：Matlab 2020及以上
1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
2.主程序文件，运行即可；
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，可在下载区获取数据和程序内容；
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2020b及以上。

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程序设计

  • 完整程序和数据获取方式1：同等价值程序兑换；
  • 完整程序和数据获取方式2：私信博主回复Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测获取。

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%%  数据集分析
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
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  划分训练集和测试集
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);
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原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130471154

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

文章来源:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/135188897
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