多維時序 | Matlab實(shí)現(xiàn)GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法優(yōu)化時間卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合多頭注意力機(jī)制多變量時間序列預(yù)測
效果一覽
基本介紹
1.Matlab實(shí)現(xiàn)GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法優(yōu)化時間卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合多頭注意力機(jī)制多變量時間序列預(yù)測（完整源碼和數(shù)據(jù)）
2.運(yùn)行環(huán)境為Matlab2023b；
3.excel數(shù)據(jù)集，輸入多個特征，輸出單個變量，考慮歷史特征的影響，多變量時間序列預(yù)測，main.m為主程序，運(yùn)行即可,所有文件放在一個文件夾；
4.命令窗口輸出R2、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指標(biāo)評價。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-821639.html
程序設(shè)計
- 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式私信回復(fù)Matlab實(shí)現(xiàn)GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法優(yōu)化時間卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合多頭注意力機(jī)制多變量時間序列預(yù)測。
%% 清空環(huán)境變量
warning off % 關(guān)閉報警信息
close all % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear % 清空變量
clc % 清空命令行
%% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res =xlsread('data.xlsx','sheet1','A2:H104');
%% 數(shù)據(jù)分析
num_size = 0.7; % 訓(xùn)練集占數(shù)據(jù)集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓(xùn)練集樣本個數(shù)
f_ = size(res, 2) - outdim; % 輸入特征維度
%% 劃分訓(xùn)練集和測試集
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);
f_ = size(P_train, 1); % 輸入特征維度
%% 數(shù)據(jù)歸一化
[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);
參考資料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-821639.html
到了這里，關(guān)于多維時序 | Matlab實(shí)現(xiàn)GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法優(yōu)化時間卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合多頭注意力機(jī)制多變量時間序列預(yù)測的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
