最近在研究多变量时序预测，发现了一个基于贝叶斯算法优化Transformer结合LSTM的Matlab代码，效果相当不错。今天就来分享一下这个代码的使用和解析

Bayes-Transformer-LSTM多变量时序预测Matlab代码 基于贝叶斯算法(Bayes)优化Transformer结合长短期记忆神经网络(LSTM)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 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、 保证源程序运行首先这个代码的运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。如果你的MATLAB版本不够可能需要先升级一下。代码的评价指标包括R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图也很多非常适合需要这些指标的同学。Bayes-Transformer-LSTM多变量时序预测Matlab代码 基于贝叶斯算法(Bayes)优化Transformer结合长短期记忆神经网络(LSTM)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 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、 保证源程序运行代码的数据格式是excel可以直接替换你的数据非常方便。代码的注释也非常清晰质量极高适合新手小白直接上手。% 读取数据 data readtable(your_data.xlsx); % 数据预处理 % 这里可以添加你自己的数据预处理代码接下来是Transformer和LSTM的结合部分。Transformer作为一种创新的神经网络结构能够很好地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。LSTM则擅长处理时间序列数据两者的结合能够显著提高预测的准确性。% 定义Transformer编码器 transformerEncoder transformerEncoderLayer(512, 8, 2048); % 定义LSTM层 lstmLayer lstmLayer(100, OutputMode, sequence); % 结合Transformer和LSTM layers [ sequenceInputLayer(size(data, 2)) transformerEncoder lstmLayer fullyConnectedLayer(1) regressionLayer];然后我们使用贝叶斯算法来优化模型的超参数。贝叶斯优化是一种高效的全局优化算法能够在较少的迭代次数内找到最优解。% 定义贝叶斯优化目标函数 objFcn (params) bayesOptObjective(params, layers, data); % 贝叶斯优化 results bayesopt(objFcn, [optimizableVariable(learningRate, [1e-4, 1e-2], Transform, log) optimizableVariable(numEpochs, [10, 100])]);最后我们使用优化后的模型进行训练和预测并计算评价指标。% 训练模型 net trainNetwork(data, layers, trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, results.bestPoint.numEpochs, ... InitialLearnRate, results.bestPoint.learningRate)); % 预测 predictions predict(net, testData); % 计算评价指标 R2 calculateR2(testLabels, predictions); MAE calculateMAE(testLabels, predictions); MSE calculateMSE(testLabels, predictions); RPD calculateRPD(testLabels, predictions); RMSE calculateRMSE(testLabels, predictions);总的来说这个代码非常适合新手小白直接上手替换你的数据即可用。如果你对多变量时序预测感兴趣不妨试试这个代码相信会有不错的收获。