兰州网站排名公司,filp pdf wordpress,手机网站推广服务,深圳网站做优化哪家公司好TCN-TransformerLSTM多变量回归预测#xff08;Matlab#xff09;添加气泡图、散点密度图 目录 TCN-TransformerLSTM多变量回归预测#xff08;Matlab#xff09;添加气泡图、散点密度图预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
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基本介绍 1.双路创新TCN-TransformerLSTM多变量回归预测Matlab
2.运行环境为Matlab2023b及以上
3.data为数据集输入多个特征输出单个变量多变量回归预测main.m为主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹
4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE等多指标评价含相关性气泡图、预测图、误差图、密度散点图。
TCN-TransformerLSTM结构回归预测是一种将时间卷积网络Temporal Convolutional Network, TCN、Transformer和长短期记忆网络Long Short-Term Memory, LSTM组合用于回归预测任务的模型架构。 TCN-Transformer分支TCN使用因果卷积层堆叠构建以捕捉时间序列中的局部特征和长期依赖关系。通过TCN处理后的时间序列信息输入Transformer由位置编码和多头自注意力机制捕捉全局依赖关系。
LSTM分支由LSTM单元堆叠而成用于捕捉时间序列中的短期和长期动态变化。通过LSTM处理后的时间序列的时序信息。
程序设计
完整代码私信回复TCN-TransformerLSTM多变量回归预测Matlab添加气泡图、散点密度图 %% 训练
tic
net0 trainNetwork(trainingDatastore,lgraph,options0);
toc
%% 预测结果
t_sim1 predict(net0,trainingDatastore); % 预测
t_sim2 predict(net0,testingDatastore);% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 模型检验
disp(----------训练集评价指标------------)
[train_MAE,train_MAPE,train_MSE,train_RMSE,train_R2]calc_error(T_sim1,T_train);
disp(----------测试集评价指标------------)
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]calc_error(T_test,T_sim2);
figure
plot(lgraph)
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm1001.2014.3001.5501
