针对现有研究的不足,本文提出了一种新的预测模型——TTAO-Transformer-BiLSTM。该模型结合了Transformer编码器和BiLSTM层,利用TTAO优化器进行模型训练,以达到更好的预测效果。具体而言,Transformer编码器用于捕捉数据中的长短期依赖关系,BiLSTM层用于进一步提炼时间序列的复杂特征,TTAO优化器则用于提升模型的训练效率和稳...
1.Matlab实现LightGBM+Transformer-BiLSTM多变量回归预测,LightGBM+Transformer-BiLSTM(程序可以作为科技核心级论文代码支撑,目前尚未发表); 2.LightGBM用于提取数据关键特征后输入Transformer-BiLSTM模型之中,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.数据集excel,交通流数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测,main.m为主...
光伏功率预测!Transformer-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五模型时序预测(Matlab2023b 多输入单输出) 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-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2023b 多输入单输出)...
Transformer是一种革命性的深度学习架构,由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。作为一种基于自注意力机制的神经网络模型,Transformer彻底改变了自然语言处理和其他序列建模任务的方法。 Transformer的核心创新在于其自注意力机制,这是一种允许模型在处理序列数据时直接访问整个输入序列的能力。这...
之前的几期推文里推出过Transformer以及优化Transformer(BKA-Transformer)预测的模型: Matlab终于能实现Transformer预测了 改进Transformer模型其实也不难应后台小伙伴的要求,今天继续给大家推出几个小创新模…
完整程序和数据获取方式私信博主回复多维时序 | Transformer+BiLSTM多变量时间序列预测(Python)。 Transformer模型是一种基于自注意力机制(self-attention)的序列到序列(sequence-to-sequence)模型,最初由Vaswani等人在2017年提出,并在机器翻译任务中取得了令人印象深刻的性能。
1.双路创新!TCN-Transformer+BiLSTM多变量回归预测(Matlab); 2.运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测,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等多指标评价,含相关性气泡图、预测图、误差图、密度散点图。
Transformer 模块的核心思想是利用注意力机制来捕捉序列数据中不同位置之间的依赖关系。Transformer 包含编码器和解码器两个部分。编码器将输入序列映射到一个特征空间，解码器则利用编码器输出的特征对输入序列进行预测。2.1.1 注意力机制 注意力机制的关键在于计算每个单词（或特征）对于当前预测任务的权重。常用的注意...
Trans-BILSTM,全能预测! 探索Transformer-BILSTM多变量时间序列预测的深度与广度,我们带来一个强大且灵活的模型,适用于各种时间序列预测任务。无论你是要进行光风功率预测、负荷预测、寿命预测、浓度预测、股票预测,还是锂电池的SOH和SOC预测,这个模型都能胜任。 🔍 模型亮点: Transformer与BiLSTM的完美结合,为处理噪...
本发明通过BiLSTM捕捉时间序列数据前后变化和Transformer多头注意力机制与并行计算，提高了边坡位移预测的准确性和效率。天眼查资料显示，雅砻江流域水电开发有限公司，成立于1995年，位于成都市，是一家以从事电力、热力生产和供应业为主的企业。企业注册资本4730000万人民币，实缴资本4460000万人民币。通过天眼查大数据...