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Transformer回归预测：TCN-Transformer-LSTM模型应用于光伏数据预测(包含Matlab源代码)。

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简介：
所有由 海神之光 发布的代码均可顺利执行，经过实际测试确认其可用性，只需简单替换其中的数据便可使用，特别适合初学者。 1、代码包的详细内容包括： 主程序：Main.m； 辅助函数：其他.m 文件，无需进行任何运行操作。 此外，还提供了运行结果的视觉效果图。 第二步，运行代码环境。使用Matlab 2019b进行执行，并在出现错误时根据系统提示进行相应的调整。如果遇到无法自行解决的问题，欢迎通过私信向博主寻求帮助。 3、执行操作流程 首先，请将所有相关文件放置至Matlab的工作目录中。 随后，双击打开除了Main.m之外的所有.m文件。 接着，点击“运行”按钮，等待程序完成执行并获得最终结果。 4、仿真咨询服务提供：若您需要其他类型的支持，欢迎通过私信与博主联系，或扫描博主博客文章底部附着的QQ名片以获取进一步协助。 4.1 提供C语言、MATLAB等编程语言的完整代码资源，涵盖博客文章中涉及的所有相关代码片段。 4.2 协助复现学术期刊或参考文献中的实验结果和数据。 4.3 针对科研项目需求，可根据具体情况定制专业的Matlab程序。 4.4 积极开展科研合作，共同推进学术研究进展。

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  • 【Transformer回归预测】基于TCN-Transformer-LSTM的光伏数据预测【含Matlab源码】.zip
    优质
    本资源提供了一种结合TCN、Transformer和LSTM模型的先进方法，用于光伏数据的回归预测，并附带了详细的MATLAB源代码。适用于研究与工程应用。 所有在海神之光上传的代码均可运行并经过验证有效，适合初学者使用；只需替换数据即可。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：Main.m； - 调用函数：其他m文件（无需单独运行）； - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b，如遇问题请根据提示进行调整； 3. 操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； 第二步：打开除Main.m之外的所有m文件（无需运行）； 第三步：点击运行按钮，并等待程序完成以获取结果。 4. 对于仿真咨询或更多服务需求，可以联系博主进行询问。 - 完整代码提供 - 期刊文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作
     
  • 一分钟实现丐版Transformer【用于多输出回归预测的transformer模型】
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    本文介绍了一种快速简易的方法，用于构建适用于多输出回归预测的简化Transformer模型，仅需一分钟即可完成搭建。 在深度学习领域，Transformer模型因其独特的机制和优越的性能，在自然语言处理（NLP）任务中占据主导地位。这里提供了一个简化版的Transformer模型实现，帮助你在短时间内快速理解并掌握该模型的基本原理和代码实现。
     
  • 基于LSTM与Transformer模型的时序预测代码实践
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    本项目通过Python实现基于LSTM和Transformer的时间序列预测，结合深度学习技术探索不同模型在时序数据预测中的应用效果。 本项目为时序预测实践，使用Python语言开发，包含31个文件：其中14张PNG图片、7份XML配置文件、3个Python源代码文件、3个CSV数据文件、一份Git忽略规则文件、一个Idea项目配置文件、一个Markdown文档和一个模型状态文件。项目的重点在于利用LSTM和Transformer模型，旨在提供高效的时间序列预测解决方案。
     
  • 时间序列预测的TCN-Transformer模型（附Python完整源码）
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    本文章介绍了一种结合了Temporal Convolutional Networks (TCN)和Transformer架构的时间序列预测模型。文中详细讲解了该混合模型的工作原理，并提供了完整的Python实现代码，帮助读者深入理解并实践时间序列预测任务。 基于TCN-Transformer模型的时间序列预测（Python完整源码）可以用于光伏发电功率预测、风速预测、风力发电功率预测以及负荷预测等多种场景。该代码使用PyTorch框架实现，适用于时间序列数据的复杂模式识别与未来趋势预测任务。
     
  • 五种航迹预测算法（TCN、Transformer、LSTNet、DeepAR和LSTM）的数据集及代码
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    本数据集合包含了用于评估五种时间序列预测模型（TCN、Transformer、LSTNet、DeepAR和LSTM）性能的航迹数据，附带详尽注释的代码便于复现实验。 基于经典AIS数据集进行预测，并包含优化和回测等功能。
     
  • 基于Bayes优化的CNN-LSTM回归预测模型（含Matlab源码及数据）
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    本研究提出了一种结合Bayes优化与CNN-LSTM架构的高效时间序列回归预测模型。通过精细调整网络参数，该模型在多个数据集上展现出优越性能，并附有实用的Matlab实现代码和相关数据资源。 基于贝叶斯优化的卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）回归预测模型采用多输入单输出结构。该模型通过优化学习率、隐含层节点数以及正则化参数来提升性能。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且易于修改以适应不同数据集的需求。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 【LSTM回归预测】利用EMD与LSTM结合进行风速回归预测（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法，用于风速数据的回归预测。附有详细的MATLAB代码实现。 基于emd结合长短记忆神经网络LSTM实现风速回归预测附Matlab源码.zip
     
  • 【LSTM分类】基于Transformer-LSTM的分类预测【含Matlab源码 9882期】.zip
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    本资源提供了一种结合Transformer和LSTM模型进行分类预测的方法，并附有详细的MATLAB代码实现。适合研究与学习使用，有助于深入理解Transformer和LSTM在分类任务中的应用。 Matlab研究室上传的资料均包含对应的仿真结果图，这些结果图是通过完整代码运行得出的，并且已亲测可用，非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行后的效果图。 2. 代码适用版本 Matlab 2024b。若在运行过程中出现错误，请根据提示进行修改，如需进一步帮助可以联系博主寻求支持。 3. 操作步骤： 步骤一：将所有文件放置到Matlab的当前工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序完成以获取结果。 4. 仿真咨询 如需更多服务或帮助（包括但不限于提供完整代码、文献复现、定制化程序开发以及科研合作等），可以联系博主进行详细讨论。
     
  • 基于LSTM与Transformer的时间序列预测（含Pytorch代码及数据）
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    本项目利用深度学习技术中的长短期记忆网络(LSTM)和Transformer模型进行时间序列预测，并提供详细的Pytorch实现代码及所需数据集。 LSTM+Transformer时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）可以用于风电预测、光伏预测、寿命预测以及浓度预测等多种场景。 该Python代码基于Pytorch编写，并具备以下特点： 1. 支持多特征输入单变量输出的预测任务。 2. 可应用于风电预测及光伏预测等实际问题中。 3. 由本人独立编写和调试，注释清晰易懂。 4. 能够读取csv、xlsx格式的数据文件，只需替换数据集即可直接使用。 LSTM+Transformer时间序列预测结合了Transformer与LSTM的深度学习模型，适用于处理具有多个特征输入的时间序列数据并进行有效预测。
     
  • MATLAB中的Attention-LSTM回归预测（含完整源码与数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现Attention-LSTM模型进行时间序列回归预测，并提供完整代码和所需数据集。适合科研与学习参考。 回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM（注意力机制长短期记忆神经网络）多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB 2020b及以上版本。