首页 > 其他分享 >【bayes-Transformer多维时序预测】bayes-Transformer多变量时间序列预测,基于bayes-Transformer多变量输入模型。matlab代码,2023b及其以上。

【bayes-Transformer多维时序预测】bayes-Transformer多变量时间序列预测,基于bayes-Transformer多变量输入模型。matlab代码,2023b及其以上。

时间:2024-10-16 18:53:27浏览次数:3  
标签:Transformer end 变量 %% num train bayes test size

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
%%  划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);
or_dim = size(P_train,1) ;       % 记录特征数据维度
n_out = 1 ; %   % 预测步长
%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  数据平铺

for i = 1:size(p_train,2)
    trainD{i,:} = (reshape(p_train(:,i),or_dim,[]));
end


for i = 1:size(p_test,2)
    testD{i,:} = (reshape(p_test(:,i),or_dim,[]));
end

targetD = t_train';
targetD_test = t_test';
 %%  优化算法参数设置

智能算法及其模型预测

标签:Transformer,end,变量,%%,num,train,bayes,test,size
From: https://blog.csdn.net/qq_43916303/article/details/142989104

相关文章

  • FFmpeg开发笔记(五十七)使用Media3的Transformer加工视频文件
    ​继音视频播放器ExoPlayer之后,谷歌又推出了音视频转换器Transformer,要在音视频加工领域施展拳脚。根据Android开发者官网介绍:JetpackMedia3是Android媒体库的新家,可让App呈现丰富的视听体验。Media3提供了一个简单的架构,能够基于设备功能开展自定义与可靠性优化,可以解决媒体部分......
  • python基础篇(变量)
    学习目标:python语言中的变量Listitempython语言中,变量主要用来表示和保存数据,可随时命名,随时赋值和随时使用。变量赋值可以通过’='来实现。语法如下:一.变量名=value例如:#将HelloWorld赋值给变量名messagemessage=“HelloWorld”print(message)二.关键字与......
  • YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2024 Single-Head Self-Attention 单头
    一、本文介绍本文记录的是利用单头自注意力SHSA改进YOLOv11检测模型,详细说明了优化原因,注意事项等。传统的自注意力机制虽能提升性能,但计算量大,内存访问成本高,而SHSA从根本上避免了多注意力头机制带来的计算冗余。并且改进后的模型在相同计算预算下,能够堆叠更多宽度更大的......
  • Transformer的核心思想---自注意力机制
    自注意力机制(Self-Attention)是Transformer模型的核心思想。它通过一种聪明的方式让神经网络在处理一个序列时(例如,一个句子中的单词),能够“注意”到序列中其他部分的相关信息,而不仅仅依赖于局部信息。相比传统的序列模型(如RNN、LSTM),自注意力机制能更好地捕捉远距离的依赖关系,特别适......
  • Transformer 的缩放因子为什么需要开平方根
    目录一、防止过大的注意力分数导致softmax函数饱和二、维度校正三、保持方差稳定在Transformer模型中,缩放因子(scalingfactor)特别设计用于调整注意力分数(attentionscores),它通常是键向量维度的平方根。这一做法主要是出于以下几个原因:一、防止过大的注意力分数导致......
  • C++中如何使用单例模式管理全局变量
    单例模式(SingletonPattern)是一种常用的设计模式,旨在确保一个类只有一个实例,并提供一个全局的访问点。要使用单例模式管理全局变量,可以通过控制类的实例化过程,防止多个对象的创建。这样做不仅可以保证数据一致性,还能避免使用直接的全局变量带来的命名冲突和潜在的多线程安全问题。......
  • 基于常青藤算法优化深度混合核极限学习机(IVY-DHKELM)的数据多变量回归预测 Matlab (
    [原创]基于常青藤算法优化深度混合核极限学习机(IVY-DHKELM)的数据多变量回归预测Matlab(多输入单输出)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!①将多项式核函数与高斯核函数加权结合,构造出新的混合核函数,并引入自动编码器对极限学习机进行改进,建......
  • 基于网格搜索优化最小二乘向量机(GS-LSSVM)的数据多变量回归预测 Matlab代码(多输入单
    基于网格搜索优化最小二乘向量机(GS-LSSVM)的数据多变量回归预测Matlab代码(多输入单输出)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!网格搜索GS优化参数为:sigma、gamma1.购买前GS可以更换为其他的优化算法!需要其他算法的都可以定制!注:1️⃣、运行环境要......
  • 计量经济学(六)——时间序列滞后变量模型
    滞后变量模型(LaggedVariableModels)是一种时间序列分析方法,主要通过引入自变量和因变量的滞后项来解释当前变量的行为。该模型在经济学、金融学中广泛应用,尤其在预测和政策评估时。滞后变量反映了过去事件对当前变量的持续影响,揭示变量间的动态关系。它包括自回归模型、分布滞后......
  • uvm_event的变量传递+查看软链接的指向+grep只打印匹配的数据+并行进程的串行化--构建
    uvm_event的变量传递uvm_event可以传递变量,但是变量需要为uvm_object类型,对于package,建议类型向下转换,直接传递uvm_object,并在另一端解析https://www.edaplayground.com/x/RhYcmoduletestbench;classclass1extendsuvm_object;`uvm_object_utils(class1)inta......