基于Transformer的多变量时序预测：Matlab实战指南

Transformer多变量时序预测Matlab代码 基于Transformer的数据多变量时序预测(可以更换为分类/单变量时序预测/回归Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构深受欢迎 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘可以提高光伏功率、负荷预测的准确性 可定制优化算法或者LSTM等 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行在数据科学领域Transformer作为一种创新的神经网络结构越来越受到大家的欢迎。今天咱们就来聊聊基于Transformer的多变量时序预测并且附上可直接运行的Matlab代码新手小白也能轻松上手哦。Transformer为何适用于多变量时序预测Transformer能够挖掘数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系。比如说在光伏功率和负荷预测场景中通过采用Transformer编码器就可以显著提高预测的准确性。相比传统方法它在处理长序列数据时更具优势不会像某些模型那样随着序列长度增加而性能急剧下降。Matlab代码实现运行环境咱们这个程序运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上大家注意检查下自己的Matlab版本哈。数据格式数据格式是excel非常常见大家替换数据集的时候也很方便直接把你的数据整理成excel格式替换掉测试数据集就行。具体代码部分核心代码展示% 加载数据 data readtable(your_excel_file.xlsx); % 这里假设你的excel文件名为your_excel_file.xlsxreadtable函数读取excel数据 % 将表格数据转换为数值矩阵 numericData table2array(data); % 划分训练集和测试集 trainRatio 0.8; numTrain floor(size(numericData, 1) * trainRatio); trainData numericData(1:numTrain, :); testData numericData(numTrain1:end, :); % 构建Transformer模型 inputSize size(trainData, 2); numLayers 3; dModel 128; numHeads 8; feedForwardDim 512; dropoutRate 0.1; layers [ sequenceInputLayer(inputSize) transformerEncoderLayer(dModel, numHeads, feedForwardDim, Dropout, dropoutRate) repelem(transformerEncoderLayer(dModel, numHeads, feedForwardDim, Dropout, dropoutRate), numLayers - 1) fullyConnectedLayer(1) regressionLayer]; % 设置训练选项 options trainingOptions(adam,... MaxEpochs, 100,... InitialLearnRate, 0.001,... GradientThreshold, 1,... Plots, training-progress); % 训练模型 net trainNetwork(trainData(:, 1:end-1), trainData(:, end), layers, options); % 进行预测 predictions predict(net, testData(:, 1:end-1));代码分析数据加载与预处理首先使用readtable函数读取excel数据再用table2array将表格数据转成数值矩阵。之后按比例划分训练集和测试集这里设置训练集占比80%。模型构建定义了输入大小inputSize层数numLayers模型维度dModel头数numHeads前馈层维度feedForwardDim以及随机失活率dropoutRate。然后通过sequenceInputLayer定义输入层接着是transformerEncoderLayer构建编码器层重复多层最后接上全连接层和回归层。训练与预测设置训练选项采用adam优化器定义最大训练轮数、初始学习率等。调用trainNetwork训练模型最后用训练好的模型进行预测。评价指标咱们的评价指标包括R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等。这些指标能全面衡量模型的预测性能。比如R2衡量的是模型的拟合优度越接近1说明模型拟合效果越好MAE平均绝对误差反映预测值与真实值误差的平均幅度。计算评价指标代码示例% 计算R2 r2 1 - sum((testData(:, end) - predictions).^2) / sum((testData(:, end) - mean(testData(:, end))).^2); % 计算MAE mae mean(abs(testData(:, end) - predictions)); % 计算MSE mse mean((testData(:, end) - predictions).^2); % 计算RMSE rmse sqrt(mse); % 计算RPD暂时不展示复杂实现原理类似其他指标计算可定制优化你还可以定制优化算法比如把adam优化器换成其他的或者将Transformer与LSTM等模型结合。要是想换优化算法就在trainingOptions里改改参数就行。要是想结合LSTM可以在Transformer模型结构里合理地插入LSTM层不过这部分代码调整会稍微复杂点大家可以慢慢探索。Transformer多变量时序预测Matlab代码 基于Transformer的数据多变量时序预测(可以更换为分类/单变量时序预测/回归Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构深受欢迎 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘可以提高光伏功率、负荷预测的准确性 可定制优化算法或者LSTM等 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行总之这份代码中文注释清晰质量极高还附上了测试数据集大家直接运行源程序替换自己的数据就能用啦。希望大家在多变量时序预测的探索中玩得开心有问题欢迎留言交流。