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主要内容：

LSTM-AdaBoost负荷预测模型先通过 AdaBoost集成算法串行训练多个基学习器并计算每个基学习 器的权重系数,接着将各个基学习器的预测结果进行线性组合,生成最终的预测结果。代码中的LSTM可以替换为任意的机器学习算法。

部分程序：

%% 数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%% 获取输入层节点、输出层节点个数
inputnum=size(input_train,1);
outputnum=size(output_train,1);
disp('/')
disp('LSTM神经网络结构...')
disp(['输入层的节点数为：',num2str(inputnum)])
disp(['输出层的节点数为：',num2str(outputnum)])

numFeatures = inputnum;   %特征为一维
numResponses = outputnum;  %输出也是一维
numHiddenUnits1 = 25;   %创建LSTM回归网络，指定LSTM层的隐含单元个数。可调
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)    %输入层
    lstmLayer(numHiddenUnits1, 'OutputMode', 'sequence')
    fullyConnectedLayer(numResponses)    %为全连接层,是输出的维数。
    regressionLayer];      %其计算回归问题的半均方误差模块 。即说明这不是在进行分类问题。
 
%指定训练选项，求解器设置为adam， 1000轮训练。
%梯度阈值设置为 1。指定初始学习率 0.01，在 125 轮训练后通过乘以因子 0.2 来降低学习率。
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',1000, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...      
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...%每当经过一定数量的时期时，学习率就会乘以一个系数。
    'LearnRateDropFactor', 0.01, ...
    'LearnRateDropPeriod',600, ...      %乘法之间的纪元数由" LearnRateDropPeriod"控制。可调
    'Verbose',0,  ...  %如果将其设置为true，则有关训练进度的信息将被打印到命令窗口中。默认值为true。
    'Plots','training-progress');    %构建曲线图 将'training-progress'替换为none
net0 = trainNetwork(inputn,outputn,layers,options); 
an0 = predict(net0,inputn_test);  
%预测结果反归一化与误差计算
test_simu0=mapminmax('reverse',an0,outputps); %把仿真得到的数据还原为原始的数量级
%误差指标
error0 = output_test - test_simu0;
mse0=mse(output_test,test_simu0)
%% 标准LSTM神经网络作图
figure
plot(output_test,'b-','markerfacecolor',[0.5,0.5,0.9],'MarkerSize',6)
hold on
plot(test_simu0,'r--','MarkerSize',6)
title(['mse误差：',num2str(mse0)])
legend('真实y','预测的y')
xlabel('样本数')
ylabel('负荷值')
 

训练进度：

预测结果：

预测误差：