NRBO-Transformer-BiLSTM回归 Matlab代码 基于牛顿拉夫逊优化算法优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的数据回归预测(可以更换为分类/单、多变量时序预测/回归前私我)Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构深受欢迎。 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。 NRBO作为24年新算法表现出较强的性能前可以更换为其他算法需要私信 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【如果没有可私信我我】 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白嘿各位小伙伴今天来聊聊一个超酷的数据预测方法——NRBO - Transformer - BiLSTM回归用Matlab实现新手小白也能轻松上手哦一、啥是NRBO - Transformer - BiLSTM回归Transformer作为近年来超火的神经网络结构就像一个神奇的关系挖掘器。它能把光伏、负荷数据特征间那些复杂得像一团乱麻的关系以及时间序列里的长短期依赖关系都给梳理得明明白白大大提高了光伏功率、负荷预测的准确性。而双向长短期记忆神经网络BiLSTM也不简单对处理序列数据那是相当在行。再加上2024年新出的NRBO算法性能超强要是你想换其他算法私信我就行啦。二、Matlab代码展示% 这里假设已经读取好了数据数据格式为excel存放在data矩阵中 data readtable(your_excel_file.xlsx); % 将表格数据转换为数值矩阵 data table2array(data); % 划分输入特征和目标值 input_features data(:, 1:end - 1); target_values data(:, end); % 构建Transformer编码器部分 % 这里简单示意实际代码会更复杂 num_layers 3; d_model 128; num_heads 8; ffn_dim 512; transformer_encoder createTransformerEncoder(num_layers, d_model, num_heads, ffn_dim); % 构建BiLSTM部分 num_hidden_units 64; bilstm_layer bilstmLayer(num_hidden_units, OutputMode, last); % 组合模型 layers [... sequenceInputLayer(size(input_features, 2)) bilstm_layer fullyConnectedLayer(1) regressionLayer]; % 定义优化器这里可以使用NRBO优化算法实际需导入相关代码 % 以下以Adam优化器简单示意 options trainingOptions(adam,... MaxEpochs, 100,... InitialLearnRate, 0.001,... GradientThreshold, 1,... ExecutionEnvironment, gpu); % 训练模型 net trainNetwork(input_features, target_values, layers, options);代码分析数据读取readtable函数从excel文件中读取数据再用table2array转换为数值矩阵方便后续处理。特征和目标划分把矩阵前几列作为输入特征最后一列作为目标值这是典型的数据准备步骤。Transformer编码器构建通过createTransformerEncoder函数实际要自己实现具体细节哦创建Transformer编码器设置层数、模型维度、头数等关键参数。BiLSTM构建bilstmLayer创建BiLSTM层设置隐藏单元数和输出模式。模型组合将序列输入层、BiLSTM层、全连接层和回归层组合起来形成完整的预测模型。优化器和训练这里用Adam优化器简单示意训练过程设置训练轮数、初始学习率等参数然后调用trainNetwork训练模型。三、运行环境与注意事项运行环境需要MATLAB版本在2023b及其以上哦。要是没有别慌私信我就好啦。评价指标我们用R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等指标来评估模型效果而且代码运行后会生成好多图帮你更好理解模型性能。代码注释代码里中文注释那叫一个清晰质量杠杠的就算你是新手小白也能轻松看懂每一步在干啥。数据集替换程序已经调试好啦你只要把测试数据集换成自己的数据格式保持excel就行直接运行源程序预测就搞起来啦好啦今天就分享到这儿希望这个NRBO - Transformer - BiLSTM回归的Matlab实现能帮到你在数据预测的道路上一路狂奔要是有啥问题随时留言或者私信哦NRBO-Transformer-BiLSTM回归 Matlab代码 基于牛顿拉夫逊优化算法优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的数据回归预测(可以更换为分类/单、多变量时序预测/回归前私我)Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构深受欢迎。 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。 NRBO作为24年新算法表现出较强的性能前可以更换为其他算法需要私信 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【如果没有可私信我我】 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白