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区间预测 | MATLAB实现QRGRU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

MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归分位数回归多输入单输出区间预测。基于分位数回归的门控循环单元QRGRU的数据回归区间预测,多输入单输出模型 （Matlab完整程序和数据）
（主要应用于风速，负荷，功率）（Matlab完整程序和数据）
运行环境matlab2020及以上，输入多个特征，输出单个变量。
excel数据，方便学习和替换数据。

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

• 完整程序和数据获取方式1，订阅《GRU门控循环单元》(数据订阅后私信我获取):MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归多输入单输出区间预测，专栏外只能获取该程序。
• 完整程序和数据获取方式2，(资源出下载):MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归多输入单输出区间预测

% gru
layers = [ ...sequenceInputLayer(inputSize,'name','input')   %输入层设置gruLayer(numhidden_units1,'Outputmode','sequence','name','hidden1') dropoutLayer(0.3,'name','dropout_1')gruLayer(numhidden_units2,'Outputmode','last','name','hidden2') dropoutLayer(0.3,'name','drdiopout_2')fullyConnectedLayer(outputSize,'name','fullconnect')   % 全连接层设置（影响输出维度）（cell层出来的输出层） %quanRegressionLayer('out',i)];
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
% 参数设定
opts = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs',10, ...'GradientThreshold',1,...'ExecutionEnvironment','cpu',...'InitialLearnRate',0.001, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',2, ...   %2个epoch后学习率更新'LearnRateDropFactor',0.5, ...'Shuffle','once',...  % 时间序列长度'SequenceLength',1,...'MiniBatchSize',24,...'Verbose',0);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%
% 网络训练
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
y = Test.demand;
x = Test{:,3:end};
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
% 归一化
[xnorm,xopt] = mapminmax(x',0,1);
xnorm = mat2cell(xnorm,size(xnorm,1),ones(1,size(xnorm,2)));
[ynorm,yopt] = mapminmax(y',0,1);
ynorm = ynorm';% 平滑层flattenLayer('Name','flatten')% GRU特征学习gruLayer(50,'Name','gru1','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')% GRU输出gruLayer(NumOfUnits,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')dropoutLayer(0.25,'Name','drop3')% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')regressionLayer('Name','output')    ];layers = layerGraph(layers);layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
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原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130447132

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