app定制开发制作费用某一网站seo策划方案

WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测（Matlab实现）

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测，运行环境Matlab2023b及以上；
2.excel数据，方便替换，可在下载区获取数据和程序内容。
3.优化参数为注意力机制头数、学习率、正则化系数，图很多，包括预测效果图、误差分析图、决定系数图。
4.data为数据集，输入输出单个变量，时间序列预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。
5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。
6.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价；
注：程序和数据放在一个文件夹

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复WOA-Transformer鲸鱼算法优化编码器时间序列预测（Matlab实现） 。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  导入数据（时间序列的单列数据）
result = xlsread('data.xlsx');%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数 
kim = 4;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end%% 数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  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)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  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);%% 节点个数
inputnum  = size(p_train, 1); % 输入层节点数
hiddennum = 15;                % 隐藏层节点数
outputnum = size(t_train, 1); % 输出层节点数
% CSDN 机器学习之心

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501