JCR一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测
JCR一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测
目录
- JCR一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测
- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览









基本介绍
1.Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测,贝叶斯优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络多变量回归预测,BO-Transformer-LSTM/Bayes-Transformer-LSTM(程序可以作为JCR一区级论文代码支撑,目前尚未发表);
2.贝叶斯优化参数为:学习率,LSTM隐含层节点,正则化参数,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、MBE等多指标评价;

程序设计
- 完整程序和数据下载私信博主回复Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 数据平铺
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));t_train = t_train';
t_test = t_test' ;%% 数据格式转换
for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
endfor i = 1 : Np_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i);
end%% 创建待优化函数
ObjFcn = @BOFunction;%% 贝叶斯优化参数范围
optimVars = [
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502
相关文章:
JCR一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测
JCR一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测 目录 JCR一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测,贝叶斯优化Transformer结合LSTM长…...
软件开发环境-系统架构师(二十一)
1、对计算机评价的主要性能指标有时钟频率、()、运算精度和内存容量等。 对数据库管理系统评价的主要性能指标有()、数据库所允许索引数量和最大并发事务处理能力。 问题1 A丢包率 B端口吞吐量 C可移植性 D数据处理速率 问题…...
AI与大模型工程师证书研修班报名啦!
人工智能大模型是指拥有超大规模参数(通常在十亿个以上)、超强计算资源的机器学习模型,能够处理海量数据,完成各种复杂任务,如自然语言处理、图像识别等。计算机硬件性能不断提升,深度学习算法快速优化&…...
ctfshow-web入门-命令执行(web56、web57、web58)
目录 1、web56 2、web57 3、web58 1、web56 命令执行,需要严格的过滤 新增过滤数字,只能采用上一题临时文件上传的方法: <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><…...
controller不同的后端路径对应vue前端传递数据发送请求的方式,vue请求参数 param 与data 如何对应后端参数
目录 案例一: 为什么使用post发送请求,参数依旧会被拼接带url上呢?这应该就是param 与data传参的区别。即param传参数参数会被拼接到url后,data会以请求体传递 补充:后端controller 参数上如果没写任何注解,…...
【FFmpeg】avcodec_send_frame函数
目录 1.avcodec_send_frame1.1 将输入的frame存入内部buffer(encode_send_frame_internal)1.1.1 frame的引用函数(av_frame_ref )1.1.1.1 帧属性的拷贝(frame_copy_props)1.1.1.2 buffer的引用函数…...
python获取字符编码
在Python中,您可以使用内置的ord()函数获取单个字符的Unicode编码,使用encode()方法获取字符串的字节编码。 获取单个字符的Unicode编码: char a unicode_code ord(char) print(unicode_code) # 输出字符的Unicode编码 获取字符串的字节编码: tex…...
通过MATLAB控制TI毫米波雷达的工作状态之实时数据采集
前言 前一章博主介绍了如何基于MATLAB的各种前面板组件结合MATLAB代码来发送CFG指令控制毫米波雷达的工作状态,这一章节博主将介绍如何基于这些组件结合MATLAB代码来实现TI毫米波雷达数据的实时采集。目前大部分TI毫米波雷达的数据采集均是仅可以采集一段数据又或者利用DAC10…...
华为HCIP Datacom H12-821 卷21
1.单选题 以下关于PIM-SM中SPT切换的描述,错误的是哪一项? A、若所有组播流量都经过RP路由器,则RP路由器可能成为数据转发的瓶颈 B、SPT路径最短,转发性能更优 C、SPT 切换完成后,组播流量依然经过 ReT 树 D、RPT 树可能不是组播流量转发的最优路径 正确答案: C 解析…...
MySQL之应用层优化(二)
应用层优化 Web服务器问题 寻找最优并发度 每个Web服务器都有一个最佳并发度——就是说,让进程处理请求尽可能快,并且不超过系统负载的最优的并发连接数。这就是前面说的最大系统容量。进行一个简单的测量和建模,或者只是反复试验…...
Java源码解读之常量52429
文章目录 为什么有52429的常量呢?对于为什么选择52429?那么为什么不再选几位呢? 在JDK8源码中 java.lang.Integer有52429作为常量出现, 为什么有52429的常量呢? static void getChars(int i, int index, char[] buf) {int q, r;…...
“Photoshop AI插件:StartAI的全面使用攻略
随着人工智能技术的飞速发展,Photoshop作为设计师们不可或缺的工具,也在不断地融入AI技术,以提升设计效率和效果。在2024年,PSAI插件StartAI因其强大的功能和易用性,成为了Photoshop用户的得力帮手。下面来给大家详细介…...
入门Axure:快速掌握原型设计技能
2002 年,维克托和马丁在旧金山湾区的一家初创公司工作,发现自己一再被软件开发生命周期的限制所困扰,而且产品团队在编写规范之前很难评估他们的解决方案,开发人员经常不理解(或不阅读)给出的规范ÿ…...
Java中的序列化与反序列化详解
Java中的序列化与反序列化详解 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿! 什么是序列化与反序列化? 序列化(Serialization&#…...
在鸿蒙开发中如何实现皮肤切换?
在鸿蒙开发中,实现主题皮肤切换可以通过以下步骤: 1. 创建不同的主题样式文件,例如theme_light.json和theme_dark.json。 2. 在应用程序的config.json文件中,引入这些主题样式文件。 3. 在应用程序的入口文件(例如main…...
FlowUs新一代内容创作营销平台|FlowUs息流国产 好用 不限速
FlowUs 作为一个知识管理和协作平台,知识库功能可以被视为一个强大的学习工具! 为什么FlowUs知识库可以成为学习利器呢?原因有以下几点 集中化知识存储:FlowUs允许我们将所有相关信息和资料集中在一个地方,便于访问和复…...
WebSocket解决方案(springboot 基于Redis发布订阅)
WebSocket 因为一般的请求都是HTTP请求(单向通信),HTTP是一个短连接(非持久化),且通信只能由客户端发起,HTTP协议做不到服务器主动向客户端推送消息。WebSocket确能很好的解决这个问题&…...
如何优化网站SEO排名?
选择那些容易排名的关键词。使用工具找到那些竞争少但有流量的词语。其次,内部链接非常重要。通过合理的内部链接,可以提升各个页面的权重。 增加FAQ部分能帮助你捕捉更多的长尾关键词流量。争取出现在精选摘要的位置,可以直接提升你的曝光率…...
基于Java的音乐网站系统-计算机毕业设计源码01239
目 录 摘要 1 绪论 1.1 研究背景 1.2系统开发目标、意义 1.3研究内容 2 相关技术介绍 2.1 MySQL数据库 2.2 Java编程语言 2.3 SpringBoot框架介绍 3 系统需求分析与设计 3.1 可行性分析 3.1.1 技术可行性分析 3.1.2 经济可行性分析 3.1.3 法律可行性分析 3.2 需…...
云原生之容器编排实践-OpenEuler23.09在线安装Kubernetes与KubeSphere
背景 前几篇文章中介绍了如何将 ruoyi-cloud 项目部署到 Kubernetes 集群中,包括网关服务、认证服务和系统服务并且对全部服务采用 YAML 文件的方式来进行部署,这虽然有助于理解 K8S 组织管理资源的风格与底层机制,但是对于团队中不太熟悉命…...
Linux 文件类型,目录与路径,文件与目录管理
文件类型 后面的字符表示文件类型标志 普通文件:-(纯文本文件,二进制文件,数据格式文件) 如文本文件、图片、程序文件等。 目录文件:d(directory) 用来存放其他文件或子目录。 设备…...
css实现圆环展示百分比,根据值动态展示所占比例
代码如下 <view class""><view class"circle-chart"><view v-if"!!num" class"pie-item" :style"{background: conic-gradient(var(--one-color) 0%,#E9E6F1 ${num}%),}"></view><view v-else …...
Python:操作 Excel 折叠
💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 Python 操作 Excel 系列 读取单元格数据按行写入设置行高和列宽自动调整行高和列宽水平…...
23-Oracle 23 ai 区块链表(Blockchain Table)
小伙伴有没有在金融强合规的领域中遇见,必须要保持数据不可变,管理员都无法修改和留痕的要求。比如医疗的电子病历中,影像检查检验结果不可篡改行的,药品追溯过程中数据只可插入无法删除的特性需求;登录日志、修改日志…...
Cesium1.95中高性能加载1500个点
一、基本方式: 图标使用.png比.svg性能要好 <template><div id"cesiumContainer"></div><div class"toolbar"><button id"resetButton">重新生成点</button><span id"countDisplay&qu…...
uniapp微信小程序视频实时流+pc端预览方案
方案类型技术实现是否免费优点缺点适用场景延迟范围开发复杂度WebSocket图片帧定时拍照Base64传输✅ 完全免费无需服务器 纯前端实现高延迟高流量 帧率极低个人demo测试 超低频监控500ms-2s⭐⭐RTMP推流TRTC/即构SDK推流❌ 付费方案 (部分有免费额度&#x…...
【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素
HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...
select、poll、epoll 与 Reactor 模式
在高并发网络编程领域,高效处理大量连接和 I/O 事件是系统性能的关键。select、poll、epoll 作为 I/O 多路复用技术的代表,以及基于它们实现的 Reactor 模式,为开发者提供了强大的工具。本文将深入探讨这些技术的底层原理、优缺点。 一、I…...
Linux --进程控制
本文从以下五个方面来初步认识进程控制: 目录 进程创建 进程终止 进程等待 进程替换 模拟实现一个微型shell 进程创建 在Linux系统中我们可以在一个进程使用系统调用fork()来创建子进程,创建出来的进程就是子进程,原来的进程为父进程。…...
GO协程(Goroutine)问题总结
在使用Go语言来编写代码时,遇到的一些问题总结一下 [参考文档]:https://www.topgoer.com/%E5%B9%B6%E5%8F%91%E7%BC%96%E7%A8%8B/goroutine.html 1. main()函数默认的Goroutine 场景再现: 今天在看到这个教程的时候,在自己的电…...
