聚劃算！Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多變量回歸預測

預測效果

基本介紹

聚劃算！Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多變量回歸預測
Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多變量回歸預測 (Matlab2023b 多輸入單輸出)
Transformer-LSTM：結合了 Transformer 和 LSTM 的模型，Transformer 主要處理序列中的全局依賴關系，而 LSTM 則更專注于序列中的局部依賴關系。這種組合可能在某些數據集上提供更好的性能。
Transformer：Transformer 是一種基于自注意力機制的模型，適用于處理序列數據。它在處理長距離依賴性和并行化方面表現出色。
CNN-LSTM：CNN-LSTM 結合了卷積神經網絡 (CNN) 和長短期記憶網絡 (LSTM)，CNN 用于提取特征，LSTM 用于處理序列數據。
LSTM：長短期記憶網絡是一種適用于處理序列數據的循環神經網絡，能夠捕捉長期依賴關系，常用于序列預測等任務。
CNN：卷積神經網絡通常用于處理圖像數據，但也可以在序列數據上表現良好，特別是在捕捉局部模式和特征方面具有優勢。
1.程序已經調試好，替換數據集后，僅運行一個main即可運行，數據格式為excel!!!
2.Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多變量回歸預測 (Matlab2023b 多輸入單輸出)。
3.運行環境要求MATLAB版本為2023b及其以上。
4.評價指標包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE、MAPE等，圖很多，符合您的需要代碼中文注釋清晰，質量極高。

程序設計

• 完整源碼和數據獲取方式私信回復Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多變量回歸預測。

%% 預測
t_sim1 = predict(net, p_train); 
t_sim2 = predict(net, p_test ); %%  數據反歸一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%%  均方根誤差
error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);%%  相關指標計算
%  R2
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;disp(['訓練集數據的R2為：', num2str(R1)])
disp(['測試集數據的R2為：', num2str(R2)])%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;disp(['訓練集數據的MAE為：', num2str(mae1)])
disp(['測試集數據的MAE為：', num2str(mae2)])%% 平均絕對百分比誤差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1')./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2')./T_test));disp(['訓練集數據的MAPE為：', num2str(MAPE1)])
disp(['測試集數據的MAPE為：', num2str(MAPE2)])%  MBE
mbe1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mbe2 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ N ;disp(['訓練集數據的MBE為：', num2str(mbe1)])
disp(['測試集數據的MBE為：', num2str(mbe2)])%均方誤差 MSE
mse1 = sum((T_sim1' - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2' - T_test).^2)./N;disp(['訓練集數據的MSE為：', num2str(mse1)])
disp(['測試集數據的MSE為：', num2str(mse2)])

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501