【独家原创】基于(黏菌算法)SMA-Transformer多变量回归预测(多输入单输出) Matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、引言在众多领域如经济、气象、工业生产等单变量时序预测至关重要。准确预测时间序列数据的未来值有助于决策制定、资源规划以及风险评估。传统预测方法在处理复杂的时间序列模式时存在局限性而结合蜜獾算法HBA与 Transformer 架构的模型为单变量时序预测提供了新的有效途径。二、单变量时序预测的挑战一时间序列的复杂性趋势与季节性许多时间序列包含长期趋势和季节性变化。例如经济数据可能呈现出增长或衰退的长期趋势同时在每年的特定季节如节假日期间出现规律性波动。准确捕捉和分离这些趋势与季节性成分对于准确预测至关重要但并非易事。噪声与不规则性实际的时间序列往往受到各种随机因素影响存在噪声。这些噪声可能掩盖时间序列的真实模式使预测变得困难。此外一些时间序列可能包含不规则的波动没有明显的周期性或趋势增加了预测的复杂性。二传统方法的局限性线性假设限制传统的线性预测方法如自回归移动平均ARMA模型假设时间序列数据具有线性关系。然而许多实际时间序列呈现非线性特征线性模型无法准确描述这些复杂关系导致预测精度受限。对长序列依赖的处理能力弱一些时间序列中的数据点之间存在长距离依赖关系即当前数据点的取值可能受到较远距离之前数据点的影响。传统方法在捕捉这种长序列依赖关系方面能力有限难以充分利用时间序列中的所有信息进行预测。三、蜜獾算法HBA原理一生物学启发蜜獾以其独特的觅食行为闻名这种行为为蜜獾算法提供了灵感。蜜獾在寻找食物时表现出两种主要行为模式探索模式和开发模式。在探索模式下蜜獾会在较大范围内随机移动寻找潜在的食物源这有助于发现新的搜索区域扩大搜索空间。而在开发模式下蜜獾会在已发现的潜在食物源附近进行精细搜索以获取食物这种模式有助于对局部区域进行深入挖掘找到更优解。二算法核心机制初始化与种群生成算法开始时在解空间中随机生成一组初始解这些解构成种群每个解可视为蜜獾在解空间中的初始位置。在单变量时序预测问题中一个解可能代表预测模型的一组参数如预测模型的系数、超参数等。适应度评估定义适应度函数来衡量每个解的优劣。对于单变量时序预测适应度函数通常基于预测模型在训练数据上的预测误差如均方误差MSE、平均绝对误差MAE等。通过计算每个解对应的适应度值评估该解在预测时间序列数据方面的有效性。较低的预测误差对应较高的适应度值。搜索策略蜜獾算法模拟蜜獾的探索和开发行为进行搜索。在探索阶段蜜獾以一定概率进行随机移动探索解空间的不同区域增加发现全局最优解的可能性。在开发阶段蜜獾根据当前位置和历史最优位置的信息在局部区域内进行搜索对当前解进行微调尝试改进适应度值。例如通过对预测模型的参数进行小幅度调整观察适应度值的变化。更新与迭代根据搜索结果更新种群中的解。将适应度值更好的解保留下来并逐渐淘汰较差的解。通过不断迭代种群中的解逐渐向最优解靠近最终找到适应度值最优的解即对应单变量时序预测问题中的最优模型参数。四、Transformer 架构原理一自注意力机制Self - Attention五、基于 HBA - Transformer 单变量时序预测原理一模型架构融合整体框架基于 HBA - Transformer 的单变量时序预测模型将蜜獾算法的优化能力与 Transformer 的特征提取和处理能力有机结合。在整体框架上首先将单变量时间序列数据进行预处理转化为适合 Transformer 输入的序列形式。然后Transformer 通过自注意力机制、多头自注意力机制以及位置编码对输入的时间序列数据进行特征提取和建模捕捉时间序列中的复杂模式和依赖关系将输入特征映射到一个高维特征空间得到更具代表性的特征表示。HBA 优化过程在 Transformer 模型训练的过程中引入蜜獾算法对模型的参数进行优化。将 Transformer 模型的参数看作是蜜獾在解空间中的位置通过蜜獾算法的探索和开发模式引导模型参数朝着使预测误差最小化的方向调整。具体来说在每次训练迭代中计算模型在训练数据集上的适应度值如均方误差根据适应度值更新蜜獾的位置即模型参数按照蜜獾算法的搜索策略调整参数。通过不断的迭代优化使得模型能够跳出局部最优解更快地收敛到全局最优或近似全局最优的参数配置从而提高模型的预测性能。二单变量时序预测过程输入与特征提取将单变量时间序列数据按时间顺序排列作为 Transformer 的输入序列。Transformer 通过自注意力机制和多头自注意力机制对时间序列中的每个时间步进行特征提取捕捉时间步之间的依赖关系。位置编码为模型提供时间步的顺序信息帮助模型更好地理解时间序列的结构。预测决策经过 Transformer 多层的特征提取后得到的特征表示被输入到一个预测层中通常是一个全连接层FC。全连接层根据学习到的权重将特征向量映射为预测值。在训练过程中通过最小化预测值与实际值之间的误差如均方误差来调整模型参数使得模型能够学习到时间序列的模式并进行准确预测。六、结论基于 HBA - Transformer 的单变量时序预测模型融合了蜜獾算法的全局搜索与局部开发能力以及 Transformer 架构在处理序列数据方面的优势为解决单变量时序预测问题提供了一种强大的方法。该模型能够有效应对时间序列的复杂性克服传统方法的局限性在捕捉时间序列的长距离依赖关系、处理非线性模式以及提高预测精度方面具有显著潜力。随着对时间序列预测需求的不断增加这种模型有望在更多领域得到广泛应用并推动单变量时序预测技术的进一步发展。五、基于 HBA - Transformer 单变量时序预测原理一模型架构融合整体框架基于 HBA - Transformer 的单变量时序预测模型将蜜獾算法的优化能力与 Transformer 的特征提取和处理能力有机结合。在整体框架上首先将单变量时间序列数据进行预处理转化为适合 Transformer 输入的序列形式。然后Transformer 通过自注意力机制、多头自注意力机制以及位置编码对输入的时间序列数据进行特征提取和建模捕捉时间序列中的复杂模式和依赖关系将输入特征映射到一个高维特征空间得到更具代表性的特征表示。HBA 优化过程在 Transformer 模型训练的过程中引入蜜獾算法对模型的参数进行优化。将 Transformer 模型的参数看作是蜜獾在解空间中的位置通过蜜獾算法的探索和开发模式引导模型参数朝着使预测误差最小化的方向调整。具体来说在每次训练迭代中计算模型在训练数据集上的适应度值如均方误差根据适应度值更新蜜獾的位置即模型参数按照蜜獾算法的搜索策略调整参数。通过不断的迭代优化使得模型能够跳出局部最优解更快地收敛到全局最优或近似全局最优的参数配置从而提高模型的预测性能。二单变量时序预测过程输入与特征提取将单变量时间序列数据按时间顺序排列作为 Transformer 的输入序列。Transformer 通过自注意力机制和多头自注意力机制对时间序列中的每个时间步进行特征提取捕捉时间步之间的依赖关系。位置编码为模型提供时间步的顺序信息帮助模型更好地理解时间序列的结构。预测决策经过 Transformer 多层的特征提取后得到的特征表示被输入到一个预测层中通常是一个全连接层FC。全连接层根据学习到的权重将特征向量映射为预测值。在训练过程中通过最小化预测值与实际值之间的误差如均方误差来调整模型参数使得模型能够学习到时间序列的模式并进行准确预测。六、结论基于 HBA - Transformer 的单变量时序预测模型融合了蜜獾算法的全局搜索与局部开发能力以及 Transformer 架构在处理序列数据方面的优势为解决单变量时序预测问题提供了一种强大的方法。该模型能够有效应对时间序列的复杂性克服传统方法的局限性在捕捉时间序列的长距离依赖关系、处理非线性模式以及提高预测精度方面具有显著潜力。随着对时间序列预测需求的不断增加这种模型有望在更多领域得到广泛应用并推动单变量时序预测技术的进一步发展。⛳️ 运行结果 部分代码function [R,rmse,biaozhuncha,mae,mape]calc_error(x1,x2)%此函数用于计算预测值和实际期望值的各项误差指标% 参数说明%----函数的输入值-------% x1真实值% x2预测值%----函数的返回值-------% mae平均绝对误差是绝对误差的平均值反映预测值误差的实际情况.% mse均方误差是预测值与实际值偏差的平方和与样本总数的比值% rmse均方误差根是预测值与实际值偏差的平方和与样本总数的比值的平方根也就是mse开根号% 用来衡量预测值同实际值之间的偏差% mape平均绝对百分比误差是预测值与实际值偏差绝对值与实际值的比值取平均值的结果可以消除量纲的影响用于客观的评价偏差% error误差% errorPercent相对误差if nargin2if size(x1,2)1x1x1; %将列向量转换为行向量endif size(x2,2)1x2x2; %将列向量转换为行向量endnumsize(x1,2);%统计样本总数errorx2-x1; %计算误差x1(find(x10))inf;errorPercentabs(error)./x1; %计算每个样本的绝对百分比误差maesum(abs(error))/num; %计算平均绝对误差msesum(error.*error)/num; %计算均方误差rmsesqrt(mse); %计算均方误差根mapemean(errorPercent); %计算平均绝对百分比误差biaozhunchastd(x2);%结果输出for i1:size(x1,1)tempdata(x1(i,:)-x2(i,:)).^2;tempdata2(x1(i,:)-mean(x1(i,:))).^2;R(i)1 - ( sum(tempdata)/sum(tempdata2) );% disp([决定系数R为 ,num2str(R(i))])enddisp([标准差为 ,num2str(biaozhuncha)])disp([均方误差根rmse为 ,num2str(rmse)])disp([平均绝对误差mae为 ,num2str(mae)])disp([平均绝对百分比误差mape为 ,num2str(mape*100), %])elsedisp(函数调用方法有误请检查输入参数的个数)endend 参考文献[1]陈欣,胡涛,蒋全.基于改进蜜獾算法的永磁同步电机PI控制参数优化仿真[J].电机与控制应用, 2022(008):049.往期回顾扫扫下方二维码