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基于强化学习自动选择最优深度学习模型的时间序列预测。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，然后进行单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

.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% R2R1=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)])% MAEmae1=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MAPEMAPE1=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)])% MBEmbe1=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 MSEmse1=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)])

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