当前位置: 首页 > news >正文

WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测(Matlab实现)

WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测(Matlab实现)

目录

    • WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测(Matlab实现)
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

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WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测,运行环境Matlab2023b及以上;
2.excel数据,方便替换,可在下载区获取数据和程序内容。
3.优化参数为注意力机制头数、学习率、正则化系数,图很多,包括预测效果图、误差分析图、决定系数图。
4.data为数据集,输入输出单个变量,时间序列预测,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹,运行环境为Matlab2023b及以上。
5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。
6.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价;
注:程序和数据放在一个文件夹

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式私信博主回复WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测(Matlab实现)
%%  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%%  导入数据(时间序列的单列数据)
result = xlsread('data.xlsx');%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数 
kim = 4;                      % 延时步长(kim个历史数据作为自变量)
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end%% 数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  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);%% 节点个数
inputnum  = size(p_train, 1); % 输入层节点数
hiddennum = 15;                % 隐藏层节点数
outputnum = size(t_train, 1); % 输出层节点数
% CSDN 机器学习之心

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501

相关文章:

WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测(Matlab实现)

WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测(Matlab实现) 目录 WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测(Matlab实现)预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现WOA-Transformer鲸鱼算法优化编…...

dock 制作 python环境

报错 :Get "https://registry-1.docker.io/v2/": net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers) 解决方法 配置加速地址 vim /etc/docker/daemon.json 添加以下内容 { "registry-mirror…...

2025第3周 | json-server的基本使用

目录 1. json-server是什么?2. json-server怎么用?2.1 安装2.2 创建db.json2.3 启动服务2.4 查看效果 3. 前端进行模拟交互3.1 创建demo.html3.2 创建demo.js 2025,做想做的事,读想读的书,持续学习,自律生活…...

Autodl转发端口,在本地机器上运行Autodl服务器中的ipynb文件

通过 SSH 隧道将远程端口转发到本地机器 输入服务器示例的SSH指令和密码,将远程的6006端口代理到本地 在服务器终端,激活conda虚拟环境 conda activate posecnnexport PYOPENGL_PLATFORMegljupyter notebook --no-browser --port6006 --allow-root从…...

flutter Get GetMiddleware 中间件不起作用问题

当使用 get: ^5.0.0-release-candidate-9.2.1最新版本时,中间件GetMiddleware各种教程都是让我们在redirect中实现,比如: overrideRouteSettings? redirect(String? route) {return RouteSettings(name: "/companyAuthIndexPage"…...

RabbitMQ(三)

RabbitMQ中的各模式及其用法 工作队列模式一、生产者代码1、封装工具类2、编写代码3、发送消息效果 二、消费者代码1、编写代码2、运行效果 发布订阅模式一、生产者代码二、消费者代码1、消费者1号2、消费者2号 三、运行效果四、小结 路由模式一、生产者代码二、消费者代码1、消…...

【Python】Python之locust压测教程+从0到1demo:基础轻量级压测实战(1)

文章目录 一、什么是Locust二、Locust 架构组成三、实战 Demo准备一个可调用的接口编写一个接口测试用例编写一个性能测试用例执行性能测试用例代码1、通过 Web UI 执行(GUI模式)2、通过命令行执行(非GUI模式) 小知识:…...

【JavaScript】基础内容,HTML如何引用JavaScript, JS 常用的数据类型

HTML 嵌入 Javascript 的方式 引入外部 js 文件 <head> <script Language "javaScript" src"index.js"/> </head>内部声明 <head> <script language"javascript">function hello(){alert("hello word&qu…...

vue使用自动化导入api插件unplugin-auto-import,避免频繁手动导入

‌unplugin-auto-import‌是一个现代的自动导入插件&#xff0c;旨在简化前端开发中的导入过程&#xff0c;减少手动导入的繁琐工作&#xff0c;提升开发效率。它支持多种构建工具&#xff0c;包括Vite、Webpack、Rollup和esbuild&#xff0c;并且可以与TypeScript配合使用&…...

在 C# 中的Lambda 表达式

在 C# 中&#xff0c;Lambda 表达式是用来定义匿名函数的一种简洁方式&#xff0c;通常用于简化代码&#xff0c;尤其是在 LINQ 查询、事件处理或方法作为参数的场景中。Lambda 表达式的语法如下&#xff1a; 基本语法 (parameters) > expression_or_statement_blockparam…...

奉加微PHY6230兼容性:部分手机不兼容

从事嵌入式单片机的工作算是符合我个人兴趣爱好的,当面对一个新的芯片我即想把芯片尽快搞懂完成项目赚钱,也想着能够把自己遇到的坑和注意事项记录下来,即方便自己后面查阅也可以分享给大家,这是一种冲动,但是这个或许并不是原厂希望的,尽管这样有可能会牺牲一些时间也有哪天原…...

32单片机综合应用案例——基于GPS的车辆追踪器(三)(内附详细代码讲解!!!)

困难不会永远存在&#xff0c;只要你勇于面对&#xff0c;坚持努力&#xff0c;就一定能够战胜一切困难。每一次挑战都是一次成长的机会&#xff0c;不要害怕失败&#xff0c;失败是成功之母。只有经历过失败&#xff0c;你才能更加明白自己的不足&#xff0c;并不断改进自己&a…...

45_Lua模块与包

Lua中的模块系统是该语言的一个重要特性,它允许开发者将代码分割成更小、更易于管理的部分。通过使用模块,你可以创建可重用的代码片段,并且可以降低代码间的耦合度。下面我将详细介绍Lua模块的基本概念、语法以及一些实际案例。 1.Lua模块 1.1 模块的基本概念 从Lua 5.1…...

深度学习电影推荐-CNN算法

文章目录 前言视频演示效果1.数据集环境配置安装教程与资源说明1.1 ML-1M 数据集概述1.1.1数据集内容1.1.2. 数据集规模1.1.3. 数据特点1.1.4. 文件格式1.1.5. 应用场景 2.模型架构3.推荐实现3.1 用户数据3.2 电影数据3.3 评分数据3.4 数据预处理3.5实现数据预处理3.6 加载数据…...

【Git 】探索 Git 的魔法——git am 与补丁文件的故事

在日常的开发协作中&#xff0c;你可能会遇到这样的场景&#xff1a;某位热心的小伙伴发来一份 .patch 文件&#xff0c;让你把某个问题修复合并到项目中。如果你不知道如何优雅地接收并应用这份补丁&#xff0c;那么这篇文章就是为你准备的&#xff01;让我们一起揭开 Git 的“…...

G1原理—5.G1垃圾回收过程之Mixed GC

大纲 1.Mixed GC混合回收是什么 2.YGC可作为Mixed GC的初始标记阶段 3.Mixed GC并发标记算法详解(一) 4.Mixed GC并发标记算法详解(二) 5.Mixed GC并发标记算法详解(三) 6.并发标记的三色标记法 7.三色标记法如何解决错标漏标问题 8.SATB如何解决错标漏标问题 9.重新梳…...

机器人传动力系统介绍

电驱动系统 无框力矩电机减速器&#xff1a;优点是功率密度高&#xff0c;可在有限空间产生大扭矩&#xff0c;使机器人关节运动有力灵活&#xff0c;如人形机器人四肢运动。缺点是系统复杂&#xff0c;成本高&#xff0c;减速器会降低传动效率.空心杯电机行星滚柱丝杆&#x…...

1161 Merging Linked Lists (25)

Given two singly linked lists L1​a1​→a2​→⋯→an−1​→an​ and L2​b1​→b2​→⋯→bm−1​→bm​. If n≥2m, you are supposed to reverse and merge the shorter one into the longer one to obtain a list like a1​→a2​→bm​→a3​→a4​→bm−1​⋯. For ex…...

内联变量(inline variables):在多个文件中共享全局常量

在 C17 中&#xff0c;引入了 内联变量&#xff08;inline variables&#xff09; 的概念&#xff0c;可以用于在多个文件中共享全局常量。内联变量允许在头文件中定义变量&#xff0c;而不会导致链接错误&#xff08;如重复定义&#xff09;。这种方式非常适合用于定义跨多个文…...

Jmeter进行http接口并发测试

目录&#xff1a; 1、Jmeter设置&#xff08;1&#xff09;设置请求并发数&#xff08;2&#xff09;设置请求地址以及参数&#xff08;3&#xff09;添加结果数 2、启动看结果 1、Jmeter设置 &#xff08;1&#xff09;设置请求并发数 &#xff08;2&#xff09;设置请求地址…...

KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南

Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a;KubeSphere 容器平台高可用&#xff1a;环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...

智慧医疗能源事业线深度画像分析(上)

引言 医疗行业作为现代社会的关键基础设施,其能源消耗与环境影响正日益受到关注。随着全球"双碳"目标的推进和可持续发展理念的深入,智慧医疗能源事业线应运而生,致力于通过创新技术与管理方案,重构医疗领域的能源使用模式。这一事业线融合了能源管理、可持续发…...

《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》

引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...

JavaScript 中的 ES|QL:利用 Apache Arrow 工具

作者&#xff1a;来自 Elastic Jeffrey Rengifo 学习如何将 ES|QL 与 JavaScript 的 Apache Arrow 客户端工具一起使用。 想获得 Elastic 认证吗&#xff1f;了解下一期 Elasticsearch Engineer 培训的时间吧&#xff01; Elasticsearch 拥有众多新功能&#xff0c;助你为自己…...

【SQL学习笔记1】增删改查+多表连接全解析(内附SQL免费在线练习工具)

可以使用Sqliteviz这个网站免费编写sql语句&#xff0c;它能够让用户直接在浏览器内练习SQL的语法&#xff0c;不需要安装任何软件。 链接如下&#xff1a; sqliteviz 注意&#xff1a; 在转写SQL语法时&#xff0c;关键字之间有一个特定的顺序&#xff0c;这个顺序会影响到…...

屋顶变身“发电站” ,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网!

5月28日&#xff0c;中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网发电&#xff0c;该项目位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗&#xff0c;项目利用中天合创聚乙烯、聚丙烯仓库屋面作为场地建设光伏电站&#xff0c;总装机容量为9.96MWp。 项目投运后&#xff0c;每年可节约标煤3670…...

WordPress插件:AI多语言写作与智能配图、免费AI模型、SEO文章生成

厌倦手动写WordPress文章&#xff1f;AI自动生成&#xff0c;效率提升10倍&#xff01; 支持多语言、自动配图、定时发布&#xff0c;让内容创作更轻松&#xff01; AI内容生成 → 不想每天写文章&#xff1f;AI一键生成高质量内容&#xff01;多语言支持 → 跨境电商必备&am…...

leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析

leetcodeSQL解题&#xff1a;3564. 季节性销售分析 题目&#xff1a; 表&#xff1a;sales ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | sale_id | int | | product_id | int | | sale_date | date | | quantity | int | | price | decimal | -…...

今日科技热点速览

&#x1f525; 今日科技热点速览 &#x1f3ae; 任天堂Switch 2 正式发售 任天堂新一代游戏主机 Switch 2 今日正式上线发售&#xff0c;主打更强图形性能与沉浸式体验&#xff0c;支持多模态交互&#xff0c;受到全球玩家热捧 。 &#x1f916; 人工智能持续突破 DeepSeek-R1&…...

关于 WASM:1. WASM 基础原理

一、WASM 简介 1.1 WebAssembly 是什么&#xff1f; WebAssembly&#xff08;WASM&#xff09; 是一种能在现代浏览器中高效运行的二进制指令格式&#xff0c;它不是传统的编程语言&#xff0c;而是一种 低级字节码格式&#xff0c;可由高级语言&#xff08;如 C、C、Rust&am…...