基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测 python代码

1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

2.data为数据集，excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE多指标评价；

4.可视化： 通过使用Matplotlib，代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的对比图和残差图。

具体实现步骤如下：

数据预处理：将输入数据按照时间顺序划分为多个序列，每个序列包含多个输入变量和一个输出变量。

LSTM特征提取：对于每个序列，使用LSTM网络提取其特征表示。

将LSTM网络的输出作为AdaBoost的输入数据。

AdaBoost回归：将LSTM网络的输出作为AdaBoost的输入数据，并使用多个弱学习器对输出变量进行回归预测。

每个弱学习器的权重根据其预测误差进行更新，以提高整体的预测准确性。

预测输出：将多个弱学习器的预测结果进行加权组合，得到最终的预测输出结果。

ID:6729

详询客服 微信shujuqudong1 或shujuqudong6 或 qq68823886 或 27699885

图文详情请查看： http://matup.cn/740992604221.html