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
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