LSTM模型作为一种循环神经网络,适用于序列数据的建模,其在时间序列预测任务中表现出色,能够更好地捕捉到数据的动态模式。因此,创新性地尝试将传统Transformer模型中的Decoder层修改为全连接层,用LSTM层替换原来的注意力层,结构如下图所示。 数据介绍 本期推文采用的案例数据是经典的多变量时间序列预测数据集,是为了方便...
【NRBO-Transformer-LSTM多维时序预测】NRBO-Transformer-LSTM多变量时间序列预测,基于NRBO-Transformer-LSTM多变量输入模型。matlab代码,2023b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。参数可方便更改,程序和excel数据放
基于LSTM-Transformer的时间序列预测(Python) 单特征输入/单特征输出滑动窗口预测 Transformer 模型本质上都是预训练语言模型,大都采用自监督学习 (Self-supervised learning) 的方式在大量生语料上进行训练,也就是说,训练这些 Transformer 模型完全不需要人工标注数据。Transformer 模型的标志就是采用了注意力层 (Attention ...
时间序列首先输入到LSTM中,这里的LSTM既可以起到类似于CNN提取每个点上下文信息的作用,也可以起到Position Encoding的作用,利用LSTM的顺序建模能力,替代原来Transformer中随模型训练的Position Embedding。对于特征的输入,TFT也进行了详细设计,在每个时间步的输入特征上,都会使用一个特征选择模块(一个attention)给当前时间步...
基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测,matlab代码,单变量输入模型。 MATLAB机器学习深度学习 最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测,多输入单输出模型。 MATLAB机器学习深度学习 麻雀算法(SSA)优化长短期记忆神经网络的数据多变量时间序列预测,SSA-LSTM多维时间序列预测。
即使是后续的LSTM,在捕捉长期依赖上依然力不从心。再后面有了Amazon提出的DeepAR,是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法,该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列,在大量时间序列上训练自回归递归网络模型,并通过预测目标在序列每个时间步上取值的概率分布来完成预测任务。
作为实证实例,图(1)给出了在真实数据集上的预测结果,其中LSTM网络对某变电站逐时温度从短期(12 points,0.5天)到长期(480points,20天)的预测结果。当预测长度大于48点(图(1b)中的实心星形)时,整体性能差距较大,MSE上升到性能不理想,推理速度急剧下降,LSTM模型开始失效。
基于时间卷积网络-长短期记忆神经网络TCN-LSTM回归预测,TCN-LSTM多变量回归组合预测模型,多输入单输出模型。 40 -- 0:26 App 基于贝叶斯算法优化时间卷积网络-双向长短期记忆神经网络bayes-TCN-BILSTM回归预测,bayes-TCN-BILSTM多变量回归组合预测模型,多输入单 32 -- 1:00 App 【BITCN-BIGRU多特征分类预测】基...
【NRBO-Transformer-LSTM多维时序预测】NRBO-Transformer-LSTM多变量时间序列预测,基于NRBO-Transformer-L 568 3 2:28 App 即插即用-最新时间卷积模块打败Transformer、LSTM、传统TCN!用于时序分类、时序预测、异常检测! 108 -- 0:22 App 【Transformer-BILSTM回归预测】Transformer-BILSTM多变量回归预测,基于Transform...
1.Matlab基于TCN-Transformer+LSTM双输入神经网络时间序列预测(完整源码和数据) 2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;程序内注释详细,excel数据,直接替换数据就可以用。 3.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,迭代优化图,相关分析图,运行环境matlab2020b及以上。评价指标包括:R2、RPD...