✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍基于蜜獾算法HBA-Transformer 的多变量时序预测多输入单输出模型融合了蜜獾算法的优化能力与 Transformer 对序列数据的强大处理能力其背景原理如下蜜獾算法原理蜜獾算法是一种受蜜獾觅食行为启发的元启发式优化算法。蜜獾在觅食时通常有挖掘模式和寻蜜模式两个阶段对应算法中的探索和开发过程。算法通过模拟蜜獾的动态觅食和挖掘行为来搜索问题的最优解具有较强的搜索能力和较快的收敛速度。但该算法也存在后期搜索性能变慢、容易陷入局部最优解等缺点。Transformer 原理Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型采用编码器 - 解码器架构。编码器用于处理输入序列每个编码器层包含多头自注意力机制和前馈神经网络可捕捉序列内部不同位置的依赖关系并进行非线性变换。解码器基于编码器输出生成目标序列。自注意力机制是 Transformer 的核心它通过计算查询向量、键向量和值向量来确定序列中元素间的关联权重从而让模型关注不同位置的信息。多头自注意力机制则从多个视角捕捉序列关系进一步增强模型对序列语义和逻辑的理解能力。二者结合用于多变量时序预测原理多变量时序预测旨在根据多个变量的历史时间序列数据预测未来某个时刻的单一变量值。Transformer 能够很好地挖掘多变量时间序列数据中特征间的复杂关系以及长短期依赖关系可提高预测准确性。但 Transformer 模型存在一些超参数如自注意力机制头数、正则化系数、初始化学习率等这些超参数的设置会影响模型性能。蜜獾算法可用于优化 Transformer 的超参数。通过蜜獾算法的探索和开发能力在超参数空间中搜索最优的参数组合使 Transformer 模型更好地适应多变量时序数据的特点从而提升多变量时序预测的精度和稳定性实现更准确的多输入单输出时序预测。⛳️ 运行结果 部分代码function [R,rmse,biaozhuncha,mae,mape]calc_error(x1,x2)%此函数用于计算预测值和实际期望值的各项误差指标% 参数说明%----函数的输入值-------% x1真实值% x2预测值%----函数的返回值-------% mae平均绝对误差是绝对误差的平均值反映预测值误差的实际情况.% mse均方误差是预测值与实际值偏差的平方和与样本总数的比值% rmse均方误差根是预测值与实际值偏差的平方和与样本总数的比值的平方根也就是mse开根号% 用来衡量预测值同实际值之间的偏差% mape平均绝对百分比误差是预测值与实际值偏差绝对值与实际值的比值取平均值的结果可以消除量纲的影响用于客观的评价偏差% error误差% errorPercent相对误差if nargin2if size(x1,2)1x1x1; %将列向量转换为行向量endif size(x2,2)1x2x2; %将列向量转换为行向量endnumsize(x1,2);%统计样本总数errorx2-x1; %计算误差x1(find(x10))inf;errorPercentabs(error)./x1; %计算每个样本的绝对百分比误差maesum(abs(error))/num; %计算平均绝对误差msesum(error.*error)/num; %计算均方误差rmsesqrt(mse); %计算均方误差根mapemean(errorPercent); %计算平均绝对百分比误差biaozhunchastd(x2);%结果输出for i1:size(x1,1)tempdata(x1(i,:)-x2(i,:)).^2;tempdata2(x1(i,:)-mean(x1(i,:))).^2;R(i)1 - ( sum(tempdata)/sum(tempdata2) );% disp([决定系数R为 ,num2str(R(i))])enddisp([标准差为 ,num2str(biaozhuncha)])disp([均方误差根rmse为 ,num2str(rmse)])disp([平均绝对误差mae为 ,num2str(mae)])disp([平均绝对百分比误差mape为 ,num2str(mape*100), %])elsedisp(函数调用方法有误请检查输入参数的个数)endend 参考文献[1]陈欣,胡涛,蒋全.基于改进蜜獾算法的永磁同步电机PI控制参数优化仿真[J].电机与控制应用, 2022(008):049.往期回顾扫扫下方二维码