代码主要功能
基于强化学习自动选择最优深度学习模型的多变量时间序列预测。代码通过强化学习智能体在LSTM、BiLSTM、GRU三种模型中选择最佳模型，然后进行多变量时间序列预测和性能评估。

算法步骤

1. 数据预处理阶段
   • 导入数据
   • 构建时间序列样本（滑动窗口方法）
   • 划分训练集和测试集（70%训练，30%测试）
   • 数据归一化处理
2. 强化学习模型选择
   • 创建DQN（深度Q网络）智能体
   • 定义状态空间（特征维度）和动作空间（三种模型选择）
   • 训练智能体选择最优模型类型
   • 评估三种模型并选择奖励最高的模型
3. 深度学习模型训练
   • 根据强化学习选择结果构建对应网络：
   • LSTM：长短期记忆网络
   • BiLSTM：双向长短期记忆网络
   • GRU：门控循环单元
   • 使用Adam优化器训练选定模型
4. 预测与评估
   • 对训练集和测试集进行预测
   • 计算多种性能指标
   • 生成可视化分析图表
   技术路线
   数据预处理 → 强化学习模型选择 → 深度学习模型训练 → 预测评估 → 可视化分析
   公式原理

数设定
时间序列参数
• kim = 4：历史时间步数
• zim = 1：预测时间步数
• num_size = 0.7：训练集比例
强化学习参数
• MaxEpisodes = 50：训练回合数
• MaxStepsPerEpisode = 20：每回合步数
• ExperienceBufferLength = 1e6：经验回放缓冲区大小
• MiniBatchSize = 256：最小批大小
深度学习参数
• MaxEpochs = 200：训练轮数
• MiniBatchSize = 128：批大小
• InitialLearnRate = 1e-3：初始学习率
• 隐藏层单元数：10
运行环境
软件要求
• MATLAB2024B（必需）
• Deep Learning Toolbox
• Reinforcement Learning Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
应用场景
主要应用
光伏发电预测、股票价格预测、电力负荷预测等时间序列预测问题

优势特点

1. 自动化模型选择：通过强化学习自动选择最优网络结构
2. 全面评估：提供多种性能指标和可视化分析
3. 可扩展性：易于扩展到其他时间序列预测任务
4. 鲁棒性：包含数据预处理和归一化步骤
   
   
   
   
   
   

部分源码

.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
%%  仿真验证
t_sim1 = predict(net, p_train);
t_sim2 = predict(net, p_test );
%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1', ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2', ps_output);
T_sim1 = double(T_sim1) ;
T_sim2 = double(T_sim2) ;
%%  查看网络结构
analyzeNetwork(net)
%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);
%%  相关指标计算
%  R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test  - T_sim2)^2 / norm(T_test  - mean(T_test ))^2;
disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])
%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;
disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])
%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));
disp(['训练集数据的MAPE为：', num2str(MAPE1)])
disp(['测试集数据的MAPE为：', num2str(MAPE2)])
%  MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;
disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])
%均方误差 MSE
mse1 = sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;
disp(['训练集数据的MSE为：', num2str(mse1)])
disp(['测试集数据的MSE为：', num2str(mse2)])

完整代码私信回复强化学习+深度学习多变量时间序列预测MATLAB代码