由于其强大的序列处理能力,Transformer模型也被应用于时间序列预测任务。 模型架构 为了实现多变量多步长时间序列预测,我们需要对Transformer模型进行一些调整。具体来说,我们可以使用多个输入序列来表示不同的变量,并在解码器端使用多步解码来预测未来多个时间步的值。 下面是一个基于PyTorch的简单Transformer模型实现示例: ...
得到的输出和输入维度一致。 原始Transformer中的解码器效果很差,因此这里直接将编码器的编码结果经过两个线性层得到输出: x=x.flatten(start_dim=1)x=self.fc1(x)out=self.fc2(x) III. 代码实现 3.1 数据处理 利用前24小时的负荷值+环境变量预测后12个时刻的负荷值,数据处理和前面一致。 3.2 模型训练/测试...
B站最全最详细的【时间序列预测模型】教程,从入门到精通!(LSTM/Informer/ARIMA/PandasTransformer) 61 -- 0:22 App 本人985博士专注留学生人工智能 深度学习。深度学习图像分类模型改进对比代码调试实验 efficientnet resnet mobilene 47 -- 0:13 App 留学生数学建模、matlab程序代写答疑 可接:数学建模(优化模型:...
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...
1.多变量输入,单变量输出 2.多时间步预测,单时间步预测 3.R方,MAE,MSE MAPE对比图,误差图(缺少的可自行添加) 4.将结果保存下来供后续处理 5.代码自带数据,一键运行,csv,xlsx文件读取数据,也可以替换自己数据集很简单。 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复时序预测 | 基于WTC+transformer时间序列组合...
Transformer-BiGRU多特征输入时间序列预测 可以做风电预测,光伏预测,寿命预测,浓度预测等。 Python代码,基于Pytorch编写 1.多特征输入单步预测,多步预测,回归预测。 2.可用作风电预测,光伏预测等。 3.代码本人编写和调试,注释清晰 4.csv,xlsx读取,只要替换自己数据集即可。
时间序列预测是一个经久不衰的主题,受自然语言处理领域的成功启发,transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。 数据集 这里我们直接使用kaggle中的 Store Sales — Time Series Forecasting作为数据。这个比赛需要预测54家商店中各种产品系列未来16天的...
时间序列预测是一个经久不衰的主题,受自然语言处理领域的成功启发,transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。 数据集 这里我们直接使用kaggle中的 Store Sales — Time Series Forecasting作为数据。这个比赛需要预测54家商店中各种产品系列未来16天的...
通过上述步骤,你可以使用PyTorch实现多变量时间序列预测。当然,这只是一个基本的示例,你可以根据自己的需求对模型进行改进和优化。例如,你可以尝试使用不同的模型架构(如CNN-LSTM混合模型、Transformer模型等),或者调整模型的超参数以获得更好的性能。