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

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    • 基本介绍
    • 程序设计
    • 参考资料

      效果一览

      

      

      

      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。

      

      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