本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种多特征变量序列预测模型CNN-Transformer,以提高时间序列数据的预测性能。该数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量,通过滑动窗口制作数据集,利用多变量来预测风速。 LSTF(Long Sequence Time-Series Forecasting)问题是指在时间序列预测中需要处理长序列...
建模先锋:VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-LSTM预测模型 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),先经过VMD分解,然后通过数据预处理,制作和加载数据集与标签,最后通过Pytorch实现VMD-CNN-Transformer模型对风速数据的预测,以提高时间序列数据的预测性能...
(2)在现实生活中,往往很难及时收集到用电负荷信息,比如我们预测到了明天9:00,在明天9:00时,我们收集不到今晚22:00到明天9:00间的真实负荷值,此时我们就需要利用预测值来进行预测。也就是用一开始得到的今晚22:00到明天9:00间的预测值来预测未来12小时的负荷值,我们假设预测值保存在pred_list中,那么将上面代...
1.Matlab实现CNN-Transformer时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,输入输出单个变量,时间序列预测,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、MBE等多指标评价; 传统的 CNN 在图像处理任务中表现出色,能够有效地提取局部特征,并通过层级...
时序预测transformer最新变体!目前,以CNN、RNN和 Transformer 模型为代表的深度学习算法已经超越了传统机器学习算法,成为了时间序列预测领域一个新的研究趋向。这其中,基于Transformer架构的模型在时间序列预测中取得了丰硕的成果。 Transformer模型因其强大的序列建模能力,很适合时间序列这种也是序列类型的数据结构。但与文本...
通过比较预测的情感倾向与真实标签,使用反向传播算法优化LSTM模型的参数,以提高情感分析的准确性。 四、什么是Transformer Transformer:一种基于自注意力机制的神经网络结构,通过并行计算和多层特征抽取,有效解决了长序列依赖问题,实现了在自然语言处理等领域的突破。
基于CNN和Transformer混合模型架构长期预报ENSO现象 近年来, 机器学习方法在气候预测分析领域得到了越来越多的应用。已有的研究表明, 神经网络模型能够将厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件的有效预测时间延长至1年半以上。然而,人们对神经网络模型预...
论文名称:Deformable Mixer Transformer for Multi-Task Learning of Dense Prediction 卷积神经网络(CNN)和Transformer具有各自的优势,它们都被广泛用于多任务学习(MTL)中的密集预测。目前对MTL的大多数研究仅依赖于CNN或Transformer,本文结合了可变形CNN和query-based 的Transformer优点,提出了一种新的MTL模型,用于密集预测...
作者将来自视觉transformer不同阶段的令牌组合成不同分辨率的图像状表示,并逐步使用卷积解码器将它们合并为全分辨率预测。该架构在密集预测任务上表现出色,并在单目深度估计和语义分割等任务上创造了新的最高记录。 LocalViT 论文:LocalViT: Bringing Locality to Vision Transformers...