کد متلب پیشرفته با استفاده از شبکه عصبی کانولوشنال-بازگشتی (CNN-BiLSTM)

این محصول، یک پیاده‌سازی جامع و کارآمد از یک مدل پیش‌بینی مبتنی بر ترکیب قدرتمند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks – CNNs) و شبکه‌های عصبی بازگشتی دوطرفه با حافظه طولانی کوتاه مدت (Bidirectional Long Short-Term Memory – BiLSTM) در محیط نرم‌افزار متلب (MATLAB) ارائه می‌دهد. این کد با بهره‌گیری از قابلیت‌های یادگیری عمیق، قادر به تحلیل داده‌های سری زمانی و الگوهای پیچیده برای انجام پیش‌بینی‌های دقیق در زمینه‌های مختلف می‌باشد. محصول در نرم افزار متلب نوشته شده و بصورت کامل توسط گروه پشتیبانی تست و اجرا شده است. برای دانلود محصول آن را خریداری کنید.

توضیح روش

ویژگی‌های کلیدی کد:

• پیش‌پردازش داده‌های انعطاف‌پذیر: کد شامل مراحل کاملی برای وارد کردن داده‌ها از فایل اکسل (.xlsx)، نرمال‌سازی داده‌ها با استفاده از روش mapminmax برای بهبود عملکرد آموزش شبکه، و همچنین تصادفی‌سازی و تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمایش (P_train, T_train, P_test, T_test).
• ساختار شبکه عصبی ترکیبی CNN-BiLSTM:
  • بخش CNN: از لایه‌های کانولوشنال (convolution2dLayer) با هسته‌های یک‌بعدی ([۱, ۱]) و توابع فعال‌سازی ReLU برای استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های ورودی استفاده می‌کند. لایه globalAveragePooling2dLayer برای کاهش ابعاد ویژگی‌ها به کار رفته است.
  • بخش BiLSTM: پس از گذراندن داده‌ها از لایه‌های Folding و Unfolding برای مدیریت ساختار دنباله‌ای، از یک لایه BiLSTM) bilstmLayer) با قابلیت یادگیری وابستگی‌های بلند-مدت در هر دو جهت زمانی استفاده می‌شود.
  • لایه ادغام و پیش‌بینی: از لایه‌های Fully Connected) fullyConnectedLayer) و تابع فعال‌سازی سیگموید (sigmoidLayer) برای تولید خروجی نهایی و لایه Regression) regressionLayer) برای انجام وظیفه پیش‌بینی استفاده شده است. لایه multiplicationLayer امکان ترکیب خروجی‌های مختلف شبکه را فراهم می‌کند.
• تنظیمات آموزش قابل سفارشی‌سازی: کاربر می‌تواند پارامترهای مهم آموزش شبکه عصبی از جمله الگوریتم بهینه‌ساز (در اینجا Adam)، حداکثر تعداد دوره‌های آموزش (MaxEpochs)، نرخ یادگیری اولیه (InitialLearnRate) و زمان‌بندی کاهش نرخ یادگیری (LearnRateSchedule, LearnRateDropFactor, LearnRateDropPeriod) را به دلخواه تنظیم کند.
• ارزیابی جامع عملکرد مدل: پس از آموزش، کد به طور خودکار نتایج پیش‌بینی مدل بر روی مجموعه آموزش و آزمایش را ارزیابی می‌کند. این ارزیابی شامل موارد زیر است:
  • نمودارهای رگرسیون (plotregression) برای تجسم رابطه بین مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده.
  • هیستوگرام خطا (ploterrhist) برای بررسی توزیع خطاهای پیش‌بینی.
  • محاسبه شاخص‌های آماری کلیدی: شامل جذر میانگین مربعات خطا (Root Mean Square Error – RMSE)، ضریب تعیین (R2)، میانگین مربعات خطا (Mean Square Error – MSE)، نسبت انحراف معیار به خطای پیش‌بینی (Ratio of Prediction to Deviation – RPD)، میانگین قدر مطلق خطا (Mean Absolute Error – MAE) و میانگین قدر مطلق درصد خطا (Mean Absolute Percentage Error – MAPE).
• تصاویر بصری گویا: کد نمودارهای متعددی را برای مقایسه مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده در مجموعه‌های آموزش و آزمایش، نمودار خطای پیش‌بینی در مجموعه آزمایش و نمودارهای برازش خطی برای هر دو مجموعه ارائه می‌دهد.
• نمایش ساختار شبکه: امکان مشاهده ساختار دقیق شبکه عصبی طراحی‌شده با استفاده از analyzeNetwork(net) فراهم شده است (در کد فعلی به صورت کامنت درآمده است).
• خروجی منظم نتایج: شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل به صورت سازمان‌یافته در پنجره دستور متلب نمایش داده می‌شوند.

کاربردهای بالقوه:

این کد می‌تواند در زمینه‌های متنوعی که نیاز به پیش‌بینی سری‌های زمانی دارند، مورد استفاده قرار گیرد، از جمله:

• پیش‌بینی بازارهای مالی: تحلیل و پیش‌بینی قیمت سهام، ارزهای دیجیتال و سایر دارایی‌های مالی.
• پیش‌بینی تقاضا: تخمین میزان تقاضا برای محصولات و خدمات در صنایع مختلف.
• پیش‌بینی بار الکتریکی: تخمین میزان مصرف برق در شبکه‌های توزیع.
• پیش‌بینی آب و هوا: تحلیل الگوهای آب و هوایی و پیش‌بینی شرایط جوی.
• تشخیص الگو و ناهنجاری: شناسایی الگوهای غیرعادی در داده‌های سری زمانی.
• مهندسی و علوم: پیش‌بینی رفتار سیستم‌های پیچیده و متغیرهای مهندسی و علمی.

مخاطبان:

این کد برای محققان، مهندسان، دانشجویان و متخصصانی که در زمینه‌های یادگیری ماشین، داده‌کاوی و پیش‌بینی سری‌های زمانی فعالیت می‌کنند و به دنبال یک راهکار قدرتمند و قابل تنظیم در محیط متلب هستند، مناسب است.

نحوه استفاده:

1. داده‌های خود را در یک فایل اکسل با نام data00.xlsx ذخیره کنید. اطمینان حاصل کنید که ستون آخر فایل شامل مقادیر خروجی (هدف) است.
2. کد متلب ارائه شده را در محیط متلب اجرا کنید.
3. نتایج پیش‌بینی و شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل در پنجره‌های figure و command window نمایش داده خواهند شد.
4. برای تنظیم پارامترهای آموزش یا ساختار شبکه، بخش‌های مربوطه در کد را ویرایش کنید.

مزایای استفاده از این کد:

• پیاده‌سازی آماده و قابل استفاده: صرفه‌جویی در زمان و تلاش برای پیاده‌سازی الگوریتم از صفر.
• انعطاف‌پذیری بالا: امکان سفارشی‌سازی ساختار شبکه و پارامترهای آموزش بر اساس نیازهای خاص.
• ارزیابی جامع عملکرد: ارائه شاخص‌های متعدد و نمودارهای بصری برای درک بهتر نتایج پیش‌بینی.
• استفاده از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق: بهره‌گیری از قدرت شبکه‌های CNN و BiLSTM برای مدل‌سازی داده‌های پیچیده.
• سازگاری با محیط متلب: استفاده آسان برای کاربران آشنا با نرم‌افزار متلب.