负荷预测 | Matlab基于Transformer-LSTM多变量时间序列多步预测

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      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

1.Matlab基于Transformer-LSTM多变量时间序列多步预测;
2.多变量时间序列数据集(负荷数据集),采用前96*2个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据;
3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2;
注:程序和数据放在一个文件夹。
4.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,指标图;
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。

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程序设计

  • 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab基于Transformer-LSTM多变量时间序列多步预测。

%  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
​
for i = 1:size(p_train,2)trainD{i,:} = (reshape(p_train(:,i),or_dim,[]));
end
​
​
​
for i = 1:size(p_test,2)testD{i,:} = (reshape(p_test(:,i),or_dim,[]));
end
​
​
targetD =  t_train';
targetD_test  =  t_test';%% 模型
numChannels = or_dim;
maxPosition = 256*2;
numHeads = 4;
numKeyChannels = numHeads*32;
layers = [ sequenceInputLayer(numChannels,Name="input")positionEmbeddingLayer(numChannels,maxPosition,Name="pos-emb");additionLayer(2, Name="add")
options = trainingOptions(solver, ...'Plots','none', ...'MaxEpochs', maxEpochs, ...'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...'Shuffle', shuffle, ...'InitialLearnRate', learningRate, ...'GradientThreshold', gradientThreshold, ...'ExecutionEnvironment', executionEnvironment);

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

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