百度推广平台,泰安网站建设优化技术,wordpress文章图片怎么并排,开网站需要租用机房服务器价格TransformerBO-SVM多变量时间序列预测#xff08;Matlab#xff09; 目录 TransformerBO-SVM多变量时间序列预测#xff08;Matlab#xff09;效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
本期推出一期高创新模型#xff0c;基于Transformer提取时序特征后输入S…TransformerBO-SVM多变量时间序列预测Matlab 目录 TransformerBO-SVM多变量时间序列预测Matlab效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
本期推出一期高创新模型基于Transformer提取时序特征后输入SVM之中预测同时采用贝叶斯算法选择最佳的SVM核函数参数c和g模型支撑风电预测、光伏预测、交通预测、股票预测等领域先用先发不要犹豫
1.TransformerBO-SVM多变量时间序列预测TransformerBO-SVM/Bayes-SVM程序可以作为论文创新支撑目前尚未发表
2.Transformer提取特征后贝叶斯算法选择最佳的SVM核函数参数c和g运行环境为Matlab2023b及以上
3.data为数据集输入多个变量输出单个变量考虑历史特征的影响main.m为主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹
4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价 程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复TransformerBO-SVM多变量时间序列预测Matlab。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行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);
% 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);%% 仿真预测
[t_sim1, error_1] svmpredict(t_train, p_train, model);
[t_sim2, error_2] svmpredict(t_test , p_test , model);%% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);T_sim1 T_sim1;
T_sim2 T_sim2;%% 测试集结果
figure;
plotregression(T_test,T_sim2,[回归图]);
figure;
ploterrhist(T_test-T_sim2,[误差直方图]);%% 均方根误差 RMSE
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2)./M);
error2 sqrt(sum((T_test - T_sim2).^2)./N);%%
%决定系数
R1 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;%%
%均方误差 MSE
mse1 sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;
mse2 sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;%%
%RPD 剩余预测残差
SE1std(T_sim1-T_train);
RPD1std(T_train)/SE1;SEstd(T_sim2-T_test);
RPD2std(T_test)/SE;%% 平均绝对误差MAE
MAE1 mean(abs(T_train - T_sim1));
MAE2 mean(abs(T_test - T_sim2));% MBE
MBE1 sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
MBE2 sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
