原创未发表！AE-Transformer-LSTM-ABKDE一键实现区间概率预测！区间预测全家桶再更新！

目录数据输入格式原理简介与创新点创新点一利用24年一区顶刊优化算法AE实现超参数自动优化创新点二结合Transformer-LSTM新颖模型实现预测创新点三利用改进的核密度估计自适应实现区间概率预测模型流程效果展示全家桶代码目录完整代码获取经常有小伙伴问我区间预测里能不能加上一些优化算法凸显创新性。因此今天对我们之前推出的区间预测全家桶进行更新将最新推出的阿尔法进化算法AE优化Transformer-LSTM-ABKDE模型加入到我们的全家桶当中非常新颖包含三大创新点后文也会一一介绍。传统的点预测相信大家已经做腻了审稿人也看腻了。其输出的仅有一个预测值无法定量描述预测结果的不确定性。而区间预测能够得到预测值可能出现的范围即给出上界和下界。目前应用在光伏、风电功率预测比较多而如果你想应用在其他学科比如碳价预测、剩余寿命预测、降水量预测等等完全是一个创新的机会给审稿人眼前一亮也能增加工作量和Accept的概率传统点预测能发的期刊你加上区间预测不就能更上一层了吗如果你之前购买过区间预测全家桶此次推出的模型免费下载即可需要代码的朋友可直接拉到最后~同样我们提出的这个模型在知网和WOS平台依旧都是搜不到的属于尚未发表的创新点不信可以看下图知网平台SCI检索平台WOS您只需做的工作替换Excel数据一键运行main文件非常适合新手小白数据输入格式本期数据使用的依旧是多变量回归数据集是某地一个风电功率的数据集经过处理后有3个特征分别用特征1、2、3来表示具体特征含义大家不必深究这边只是给大家提供一个示例而已大家替换成自己的数据集即可~更换自己的数据时只需最后一列放想要预测的列其余列放特征即可无需更改代码非常方便原理简介与创新点创新点一利用24年一区顶刊优化算法AE实现超参数自动优化阿尔法进化算法(Alpha evolution, AE)于2024年11月发表在SCI一区顶刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上该算法灵感新颖具有强大的进化能力、快速的搜索速度和出色的寻优能力。该算法刚刚提出提出时间极短。目前还没有使用该算法的文献可以说你先用你就是创新。在我们的模型中利用AE算法优化Transformer-LSTM模型的自注意力机制头数、LSTM隐藏层节点数、学习率、L2正则化系数。原文作者在CEC2017基准函数上与106种算法进行了比较并用于解决多序列比对和工程设计问题。结果表明AE算法在勘探开发、收敛速度和精度、避免局部最优、适用性和可靠性等方面具有竞争力。具体原理和测试效果可以查看这篇推文2024年SCI一区最新算法-阿尔法进化算法(AE)-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取创新点二结合Transformer-LSTM新颖模型实现预测Transformer模型采用并行机制本身是适用于自然语言处理任务可以很好地实现机器翻译的任务而当Transformer模型应用于时序数据预测时输入序列可能会存在时间信息的缺失且时间序列滑动窗口数据之间的映射和机器翻译任务不同带掩码的多头注意力层Masked Multi-Head Attention是用于确保在生成文本序列时模型只能看到当前位置之前的内容以确保生成的文本是合理连贯的。而在时间序列预测中模型的输入是已知的历史时间数据而输出是未来时间的预测值在这种情况下是不需要解码器的注意力层结构的。这也回答了开头文中的问题。LSTM模型作为一种循环神经网络适用于序列数据的建模其在时间序列预测任务中表现出色能够更好地捕捉到数据的动态模式。因此创新性地尝试将传统Transformer模型中的Decoder层修改为全连接层用LSTM层替换原来的注意力层结构如下图所示。创新点三利用改进的核密度估计自适应实现区间概率预测自适应带宽核函数密度估计Adaptive Bandwidth Kernel Density Estimation, ABKDE是一种用于估计概率密度函数的非参数方法它使用核函数对数据进行平滑处理并通过自动选择合适的带宽参数来适应数据的本地特性。在传统的核密度估计中带宽参数控制着核函数的宽度从而影响了平滑程度和估计的准确性。而自适应带宽核函数密度估计则通过将带宽参数作为每个数据点的函数来进行估计从而使得每个数据点都有自己独立的带宽参数。而在核密度估计中带宽最影响预测区间质量如何确定合适的全局带宽是值得研究的问题。使用黄金分割法对带宽进行寻优可以简单高效地找到全局最优带宽。黄金分割法又称0.618法 由美国的基弗Kiefer在1953年提出后逐渐被广泛应用具有简单、收敛速度极快的特点且目标函数存在单峰极值点。其主要思想是通过不断缩小区间的长度来搜索目标函数的零点且 是按照可行域全长的0.618及0.382选取新点。相比于固定带宽的方法自适应带宽核函数密度估计可以提供更准确的概率密度估计并更好地捕捉到密度函数的细节和变化。模型流程再介绍一下我们的这个模型是怎么实现的以及它的流程1.数据导入从Excel文件中读取数据设定最后一列为输出变量其余列作为特征变量。2.训练集与测试集划分按比例划分训练集和测试集比例暂定为70%。3.数据归一化对训练集和测试集的特征和标签进行归一化处理以提高模型训练效率。4.优化算法确定超参数使用AE优化算法确定Transformer-LSTM模型的最优参数包括学习率、隐藏层节点数和正则化系数。5.构建模型建立Transformer-LSTM网络更好地捕捉到数据的动态模式。6.模型训练将AE算法确定的最优参数代入该模型使用训练集对Transformer-LSTM模型进行训练。7.模型预测利用训练好的模型对训练集和测试集进行预测然后对预测结果进行反归一化。8.区间概率预测得到训练集误差设置置信区间进行自适应带宽核密度估计。9.核密度估计确定采样点进行核密度估计得到核密度估计图片。10.性能评估通过绘制真实值与预测值的对比图、概率密度图、误差分布图等并计算R^2、MAE、RMSE、MAPE、PICP、PINAW、CRPS等指标评估模型性能。效果展示这里设置种群数量为6优化算法最大迭代次数为10展示一下运行效果。同时设置置信区间分别为95%、90%、75%、50%、25%、10%、5%。当然这里因为时间原因只设置了10次迭代次数如果你时间充足或想要更好的结果可以增大迭代次数。区间概率预测效果图点预测效果图迭代曲线图核密度估计曲线图训练进度图网络结构图命令行窗口误差显示可以看到在本数据集上精度是非常高的在95%置信区间上的PICP甚至达到了97%R2也达到了0.98以上与真实值基本吻合非常适合用来作为创新点以上所有图片作者都已精心整理过代码都可以一键运行main直接出图不像其他代码一样需要每个文件运行很多次适用平台Matlab2023b及以上没有的文件夹里已经免费提供安装包直接下载即可全家桶代码目录目前全家桶在之前14个模型的基础上又增加了一个共15个并已推出了8篇推文进行讲解之后还会推出更多更新颖的模型正如上文提到的如果你想快速发paper或者想要尝试到底哪个模型才最适合你的数据、精度最高或者需要很多对比模型衬托你的模型的优越性那么全家桶包含的这么多模型可以说完全符合你的需求购买后如果以后推出其他区间预测模型直接免费下载无需再次付费。但如果你之后再买一旦推出新模型价格必然会上涨。因此需要创新的小伙伴请尽早下手。完整代码获取1.已将本文算法加入区间预测全家桶中点击下方小卡片后台回复关键字不区分大小写区间预测全家桶2.如果实在只想要AE-Transformer-LSTM-ABKDE单品的同学点击下方小卡片后台回复关键字不区分大小写区间预测单品