网站开发硬件环境,优化的基本意思,网站建设后台和前端,公司的网 网站打不开聚划算#xff01;Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多变量回归预测 目录 聚划算#xff01;Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多变量回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
聚划算#xff01;Tran…聚划算Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多变量回归预测 目录 聚划算Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多变量回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
聚划算Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多变量回归预测 Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出) Transformer-LSTM结合了 Transformer 和 LSTM 的模型Transformer 主要处理序列中的全局依赖关系而 LSTM 则更专注于序列中的局部依赖关系。这种组合可能在某些数据集上提供更好的性能。 TransformerTransformer 是一种基于自注意力机制的模型适用于处理序列数据。它在处理长距离依赖性和并行化方面表现出色。 CNN-LSTMCNN-LSTM 结合了卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM)CNN 用于提取特征LSTM 用于处理序列数据。 LSTM长短期记忆网络是一种适用于处理序列数据的循环神经网络能够捕捉长期依赖关系常用于序列预测等任务。 CNN卷积神经网络通常用于处理图像数据但也可以在序列数据上表现良好特别是在捕捉局部模式和特征方面具有优势。 1.程序已经调试好替换数据集后仅运行一个main即可运行数据格式为excel!!! 2.Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出)。 3.运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。 4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE、MAPE等图很多符合您的需要代码中文注释清晰质量极高。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多变量回归预测。
%% 预测
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);%% 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
% R2
R1 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)])% MAE
mae1 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MAPE
MAPE1 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)])% MBE
mbe1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mbe2 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ 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 MSE
mse1 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)])参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
