基于Transformer的多变量时序预测：Matlab实战指南
Transformer多变量时序预测Matlab代码 基于Transformer的数据多变量时序预测(可以更换为分类/单变量时序预测/回归，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手 程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测的准确性 可定制优化算法，或者LSTM等 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行，
在数据科学领域，Transformer作为一种创新的神经网络结构，越来越受到大家的欢迎。今天咱们就来聊聊基于Transformer的多变量时序预测，并且附上可直接运行的Matlab代码，新手小白也能轻松上手哦。
Transformer为何适用于多变量时序预测
Transformer能够挖掘数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系。比如说在光伏功率和负荷预测场景中，通过采用Transformer编码器，就可以显著提高预测的准确性。相比传统方法，它在处理长序列数据时更具优势，不会像某些模型那样随着序列长度增加而性能急剧下降。
Matlab代码实现
运行环境
咱们这个程序运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上，大家注意检查下自己的Matlab版本哈。
数据格式
数据格式是excel，非常常见，大家替换数据集的时候也很方便，直接把你的数据整理成excel格式，替换掉测试数据集就行。
具体代码（部分核心代码展示）
% 加载数据 data = readtable('your_excel_file.xlsx'); % 这里假设你的excel文件名为your_excel_file.xlsx，readtable函数读取excel数据 % 将表格数据转换为数值矩阵 numericData = table2array(data); % 划分训练集和测试集 trainRatio = 0.8; numTrain = floor(size(numericData, 1) * trainRatio); trainData = numericData(1:numTrain, :); testData = numericData(numTrain+1:end, :); % 构建Transformer模型 inputSize = size(trainData, 2); numLayers = 3; dModel = 128; numHeads = 8; feedForwardDim = 512; dropoutRate = 0.1; layers = [ sequenceInputLayer(inputSize) transformerEncoderLayer(dModel, numHeads, feedForwardDim, 'Dropout', dropoutRate) repelem(transformerEncoderLayer(dModel, numHeads, feedForwardDim, 'Dropout', dropoutRate), numLayers - 1) fullyConnectedLayer(1) regressionLayer]; % 设置训练选项 options = trainingOptions('adam',... 'MaxEpochs', 100,... 'InitialLearnRate', 0.001,... 'GradientThreshold', 1,... 'Plots', 'training-progress'); % 训练模型 net = trainNetwork(trainData(:, 1:end-1), trainData(:, end), layers, options); % 进行预测 predictions = predict(net, testData(:, 1:end-1));代码分析
- 数据加载与预处理：首先使用
readtable函数读取excel数据，再用table2array将表格数据转成数值矩阵。之后按比例划分训练集和测试集，这里设置训练集占比80%。 - 模型构建：定义了输入大小
inputSize，层数numLayers，模型维度dModel，头数numHeads，前馈层维度feedForwardDim以及随机失活率dropoutRate。然后通过sequenceInputLayer定义输入层，接着是transformerEncoderLayer构建编码器层，重复多层，最后接上全连接层和回归层。 - 训练与预测：设置训练选项，采用
adam优化器，定义最大训练轮数、初始学习率等。调用trainNetwork训练模型，最后用训练好的模型进行预测。
评价指标
咱们的评价指标包括R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等。这些指标能全面衡量模型的预测性能。比如R2衡量的是模型的拟合优度，越接近1说明模型拟合效果越好；MAE（平均绝对误差）反映预测值与真实值误差的平均幅度。
计算评价指标代码示例
% 计算R2 r2 = 1 - sum((testData(:, end) - predictions).^2) / sum((testData(:, end) - mean(testData(:, end))).^2); % 计算MAE mae = mean(abs(testData(:, end) - predictions)); % 计算MSE mse = mean((testData(:, end) - predictions).^2); % 计算RMSE rmse = sqrt(mse); % 计算RPD暂时不展示复杂实现，原理类似其他指标计算可定制优化
你还可以定制优化算法，比如把adam优化器换成其他的，或者将Transformer与LSTM等模型结合。要是想换优化算法，就在trainingOptions里改改参数就行。要是想结合LSTM，可以在Transformer模型结构里合理地插入LSTM层，不过这部分代码调整会稍微复杂点，大家可以慢慢探索。
Transformer多变量时序预测Matlab代码 基于Transformer的数据多变量时序预测(可以更换为分类/单变量时序预测/回归，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手 程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测的准确性 可定制优化算法，或者LSTM等 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行，
总之，这份代码中文注释清晰，质量极高，还附上了测试数据集，大家直接运行源程序，替换自己的数据就能用啦。希望大家在多变量时序预测的探索中玩得开心，有问题欢迎留言交流。