做淘宝网站的,如何做分类网站信息营销,wordpress文章显示小时分钟,网站广告位投放Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型时序预测对比 目录 Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型时序预测对比预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型单变量时间序列预…Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型时序预测对比 目录 Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型时序预测对比预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型单变量时间序列预测对比 (Matlab2023b)
1.程序已经调试好替换数据集后仅运行一个main即可运行数据格式为excel!!!
2.Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型时间序列预测对比 (Matlab2023b 单变量时间序列预测)。
3.运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。
4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE、MAPE等图很多符合您的需要代码中文注释清晰质量极高。
代码主要功能 该MATLAB代码实现了一个多模型时间序列预测对比系统使用5种深度学习模型CNN、GRU、CNN-GRU、Transformer、Transformer-GRU对单列时间序列数据进行预测并全面评估模型性能。核心流程包括
数据预处理构建时间窗口样本7步历史数据预测未来1步
模型训练并行训练5种深度学习架构
预测与评估计算RMSE/MAE/MAPE/R²等指标
可视化分析生成预测曲线、误差分布、雷达图等类图表 算法步骤 数据准备
导入Excel数据data.xlsx
构造时间窗口样本X[t-6,t-5,…,t] → Yt1
70%-30%划分训练/测试集
归一化数据到[0,1]区间
多模型训练相同数据不同架构
预测与反归一化
性能评估
计算5指标
生成误差分布直方图
绘制雷达图/罗盘图多维对比
可视化输出
各模型预测值 vs 真实值曲线
训练损失/误差下降曲线
五模型测试集预测对比
指标雷达图MAE/MAPE/RMSE/R²/MSE
程序设计
完整代码私信回复Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型时序预测对比。 %% 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%% 导入数据时间序列的单列数据
result xlsread(data.xlsx);%% 数据分析
num_samples length(result); % 样本个数
kim 7; % 延时步长kim个历史数据作为自变量
zim 1; % 跨zim个时间点进行预测%% 划分数据集
for i 1: num_samples - kim - zim 1res(i, :) [reshape(result(i: i kim - 1), 1, kim), result(i kim zim - 1)];
end%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
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);%% 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
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据以及3维数据需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train double(t_train);
t_test double(t_test );
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
