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多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型-CSDN博客
前言
本文基于前期介绍的风速数据文末附数据集介绍一种多特征变量序列预测模型Transformer BiLSTM以提高时间序列数据的预测性能。该数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量通过滑动窗口制作数据集利用多变量来预测风速。 风速数据集的详细介绍可以参考下文
风速预测一数据集介绍和预处理_垂直风速气象数据源-CSDN博客 1 多特征变量数据集制作与预处理
1.1 导入数据 1.2 数据集制作与预处理
先划分数据集按照91划分训练集和测试集 制作数据集 2 基于Pytorch的Transformer BiLSTM 预测模型
2.1 定义Transformer BiLSTM预测模型 注意输入风速数据形状为 [256, 7, 8] batch_size2567代表序列长度滑动窗口取值, 维度8维代表挑选的8个变量。 2.2 设置参数训练模型 50个epochMSE 为0.00084517多变量特征Transformer-BiLSTM预测效果良好适当调整模型参数还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数 可以适当增加Transformer层数和隐藏层的维度微调学习率 调整BiLSTM层数和维度数增加更多的 epoch 注意防止过拟合 可以改变滑动窗口长度设置合适的窗口长度 3 模型评估与可视化
3.1 结果可视化 3.2 模型评估 4 代码、数据整理如下
