怎么用node做网站,正邦设计公司怎么样,网级移动营销app,大前端dux主题wordpress目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab基于Transformer多变量时间序列多步预测#xff1b; 2.多变量时间序列数据集#xff08;负荷数据集#xff09;#xff0c;采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据#xff1b; 3… 目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab基于Transformer多变量时间序列多步预测 2.多变量时间序列数据集负荷数据集采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据 3.excel数据方便替换运行环境matlab2023及以上展示最后96个时间步的预测对比图评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2 注程序和数据放在一个文件夹。 4.程序语言为matlab程序可出预测效果图指标图; 5.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab基于Transformer多变量时间序列多步预测。 在单 GPU 上训练。轮 迭代 经过的时间 小批量 小批量损失 基础学习率 训练结束: 已完成最大轮数。
历时 12.257705 秒。
1.均方差(MSE)76636.1226
2.根均方差(RMSE)276.8323
3.平均绝对误差MAE226.3397
4.平均相对百分误差MAPE5.2361%
5.R290.0432%MAE MAPE MSE RMSE R^2 ______ ________ _____ ______ _______Transformer 226.34 0.052361 76636 276.83 0.90043%% Set the hyper parameters for unet training
options0 trainingOptions(adam, ... % 优化算法AdamMaxEpochs, 150, ... % 最大训练次数GradientThreshold, 1, ... % 梯度阈值InitialLearnRate, 0.01, ... % 初始学习率LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率调整LearnRateDropPeriod,100, ... % 训练100次后开始调整学习率LearnRateDropFactor,0.01, ... % 学习率调整因子L2Regularization, 0.001, ... % 正则化参数ExecutionEnvironment, cpu,... % 训练环境Verbose, 1, ... % 关闭优化过程Plots, none); % 画出曲线
参考资料 [1] http://t.csdn.cn/pCWSp [2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm1001.2014.3001.5501
