基于分位数回归的卷积长短期神经网络(CNN-QRLSTM)是一种用于时间序列预测的深度学习模型,结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),并采用分位数回归技术进行预测。
这个模型的结构包括以下几个部分:
卷积神经网络(CNN):CNN用于对时间序列数据进行特征提取和降维。通过卷积层和池化层,CNN可以有效地捕获数据中的局部模式和特征,有助于提高模型对序列数据的理解能力。
长短期记忆网络(LSTM):LSTM用于捕获序列数据中的长期依赖关系。LSTM具有记忆单元和门控机制,可以有效地处理时间序列数据中的信息传递和记忆问题,适合于对长期依赖关系进行建模。
分位数回归(Quantile Regression):分位数回归是一种用于估计条件分位数的统计方法,可以在预测过程中给出不同置信水平下的预测区间。通过结合分位数回归和深度学习模型,CNN-QRLSTM可以提供更为准确的预测结果和风险评估。
CNN-QRLSTM的训练过程通常包括以下步骤:
输入数据准备:将时间序列数据按照一定的时间窗口大小进行切分,并进行归一化处理。
模型构建:搭建包含CNN和LSTM层的深度神经网络模型,并引入分位数回归损失函数。
模型训练:通过反向传播算法和随机梯度下降等优化方法,迭代优化模型参数,使得模型能够更好地拟合训练数据。
预测输出:在测试阶段,输入新的时间序列数据,通过已训练好的CNN-QRLSTM模型,可以得到关于未来值的点预测和置信区间的范围预测。
通过结合CNN、LSTM和分位数回归技术,CNN-QRLSTM模型在时间序列预测任务中具有较好的性能表现,能够提供更为准确和可靠的预测结果,适用于金融、气象、交通等领域的需求
部分源代码:
lgraph = layerGraph(); tempLayers = [sequenceInputLayer([L, 1, 1], "Name", "sequence") % 建立输入层,输入数据结构为[f_, 1, 1]sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")]; % 建立序列折叠层lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); tempLayers = [convolution2dLayer([1, 1], 32, "Name", "conv_1"); reluLayer("Name", "relu_1") % 激活层convolution2dLayer([1, 1], 64, "Name", "conv_2") % 卷积层 卷积核[1, 1] 步长[1, 1] 通道数 64reluLayer("Name", "relu_2")maxPooling2dLayer([1, 1],"Name", "maxpool")]; lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); tempLayers = [ sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold") flattenLayer("Name", "flatten") lstmLayer(50,'Name','lstm1',"OutputMode", "last") fullyConnectedLayer(1, "Name", "fc") quanRegressionLayer('out',i)]; lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1");lgraph = connectLayers(lgraph, "maxpool", "sequnfold/in"); % 全连接输出 链接 相乘层lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize");
网络结构:
预测结果:
预测结果与误差:
评价指标:
完整源代码下载:CNN-QRLSTM