当前位置: 首页 > news >正文

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

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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;

在这里插入图片描述

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&#xff0c;需要严格的过滤 新增过滤数字&#xff0c;只能采用上一题临时文件上传的方法&#xff1a; <!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&#xff1a; 为什么使用post发送请求&#xff0c;参数依旧会被拼接带url上呢&#xff1f;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&#xff0c;data会以请求体传递 补充&#xff1a;后端controller 参数上如果没写任何注解&#xff0c…...

【FFmpeg】avcodec_send_frame函数

目录 1.avcodec_send_frame1.1 将输入的frame存入内部buffer&#xff08;encode_send_frame_internal&#xff09;1.1.1 frame的引用函数&#xff08;av_frame_ref &#xff09;1.1.1.1 帧属性的拷贝&#xff08;frame_copy_props&#xff09;1.1.1.2 buffer的引用函数&#xf…...

python获取字符编码

在Python中&#xff0c;您可以使用内置的ord()函数获取单个字符的Unicode编码&#xff0c;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&#xff0c;让进程处理请求尽可能快&#xff0c;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&#xff0c;或者只是反复试验&#xf…...

Java源码解读之常量52429

文章目录 为什么有52429的常量呢&#xff1f;对于为什么选择52429?那么为什么不再选几位呢&#xff1f; 在JDK8源码中 java.lang.Integer有52429作为常量出现&#xff0c; 为什么有52429的常量呢&#xff1f; 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&#xff0c;Photoshop作为设计师们不可或缺的工具&#xff0c;也在不断地融入AI技术&#xff0c;以提升设计效率和效果。在2024年&#xff0c;PSAI插件StartAI因其强大的功能和易用性&#xff0c;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&#xff0c;维克托和马丁在旧金山湾区的一家初创公司工作&#xff0c;发现自己一再被软件开发生命周期的限制所困扰&#xff0c;而且产品团队在编写规范之前很难评估他们的解决方案&#xff0c;开发人员经常不理解&#xff08;或不阅读&#xff09;给出的规范&#xff…...

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&#xff0c;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&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01; 什么是序列化与反序列化&#xff1f; 序列化&#xff08;Serialization&#…...

在鸿蒙开发中如何实现皮肤切换?

在鸿蒙开发中&#xff0c;实现主题皮肤切换可以通过以下步骤&#xff1a; 1. 创建不同的主题样式文件&#xff0c;例如theme_light.json和theme_dark.json。 2. 在应用程序的config.json文件中&#xff0c;引入这些主题样式文件。 3. 在应用程序的入口文件&#xff08;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&#xff0c;知识库功能可以被视为一个强大的学习工具&#xff01; 为什么FlowUs知识库可以成为学习利器呢&#xff1f;原因有以下几点 集中化知识存储&#xff1a;FlowUs允许我们将所有相关信息和资料集中在一个地方&#xff0c;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&#xff08;单向通信&#xff09;&#xff0c;HTTP是一个短连接&#xff08;非持久化&#xff09;&#xff0c;且通信只能由客户端发起&#xff0c;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&#xff0c;内部链接非常重要。通过合理的内部链接&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;这虽然有助于理解 K8S 组织管理资源的风格与底层机制&#xff0c;但是对于团队中不太熟悉命…...

业务系统对接大模型的基础方案:架构设计与关键步骤

业务系统对接大模型&#xff1a;架构设计与关键步骤 在当今数字化转型的浪潮中&#xff0c;大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;已成为企业提升业务效率和创新能力的关键技术之一。将大模型集成到业务系统中&#xff0c;不仅可以优化用户体验&#xff0c;还能为业务决策提供…...

JavaSec-RCE

简介 RCE(Remote Code Execution)&#xff0c;可以分为:命令注入(Command Injection)、代码注入(Code Injection) 代码注入 1.漏洞场景&#xff1a;Groovy代码注入 Groovy是一种基于JVM的动态语言&#xff0c;语法简洁&#xff0c;支持闭包、动态类型和Java互操作性&#xff0c…...

shell脚本--常见案例

1、自动备份文件或目录 2、批量重命名文件 3、查找并删除指定名称的文件&#xff1a; 4、批量删除文件 5、查找并替换文件内容 6、批量创建文件 7、创建文件夹并移动文件 8、在文件夹中查找文件...

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility 1. 实验室环境1.1 实验室环境1.2 小测试 2. The Endor System2.1 部署应用2.2 检查现有策略 3. Cilium 策略实体3.1 创建 allow-all 网络策略3.2 在 Hubble CLI 中验证网络策略源3.3 …...

质量体系的重要

质量体系是为确保产品、服务或过程质量满足规定要求&#xff0c;由相互关联的要素构成的有机整体。其核心内容可归纳为以下五个方面&#xff1a; &#x1f3db;️ 一、组织架构与职责 质量体系明确组织内各部门、岗位的职责与权限&#xff0c;形成层级清晰的管理网络&#xf…...

数据链路层的主要功能是什么

数据链路层&#xff08;OSI模型第2层&#xff09;的核心功能是在相邻网络节点&#xff08;如交换机、主机&#xff09;间提供可靠的数据帧传输服务&#xff0c;主要职责包括&#xff1a; &#x1f511; 核心功能详解&#xff1a; 帧封装与解封装 封装&#xff1a; 将网络层下发…...

MySQL 8.0 OCP 英文题库解析(十三)

Oracle 为庆祝 MySQL 30 周年&#xff0c;截止到 2025.07.31 之前。所有人均可以免费考取原价245美元的MySQL OCP 认证。 从今天开始&#xff0c;将英文题库免费公布出来&#xff0c;并进行解析&#xff0c;帮助大家在一个月之内轻松通过OCP认证。 本期公布试题111~120 试题1…...

IoT/HCIP实验-3/LiteOS操作系统内核实验(任务、内存、信号量、CMSIS..)

文章目录 概述HelloWorld 工程C/C配置编译器主配置Makefile脚本烧录器主配置运行结果程序调用栈 任务管理实验实验结果osal 系统适配层osal_task_create 其他实验实验源码内存管理实验互斥锁实验信号量实验 CMISIS接口实验还是得JlINKCMSIS 简介LiteOS->CMSIS任务间消息交互…...

Python ROS2【机器人中间件框架】 简介

销量过万TEEIS德国护膝夏天用薄款 优惠券冠生园 百花蜂蜜428g 挤压瓶纯蜂蜜巨奇严选 鞋子除臭剂360ml 多芬身体磨砂膏280g健70%-75%酒精消毒棉片湿巾1418cm 80片/袋3袋大包清洁食品用消毒 优惠券AIMORNY52朵红玫瑰永生香皂花同城配送非鲜花七夕情人节生日礼物送女友 热卖妙洁棉…...

springboot整合VUE之在线教育管理系统简介

可以学习到的技能 学会常用技术栈的使用 独立开发项目 学会前端的开发流程 学会后端的开发流程 学会数据库的设计 学会前后端接口调用方式 学会多模块之间的关联 学会数据的处理 适用人群 在校学生&#xff0c;小白用户&#xff0c;想学习知识的 有点基础&#xff0c;想要通过项…...