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基于PSO-Transformer的Matlab代码：提升单/多变量时序预测与分类的Transformer模型参数优化...

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简介：
本项目提供了一种利用粒子群优化（PSO）算法来改进Transformer架构中参数选择的方法，专门用于增强单一及多种时间序列数据的预测和分类性能。该Matlab实现为研究者与开发者在时序数据分析领域探索更高效模型提供了有力工具。 基于PSO-Transformer的Matlab代码：高效优化Transformer模型参数以实现单多变量时序预测与分类效果提升 该代码利用粒子群优化算法(PSO)来优化Transformer的数据分类预测，适用于单、多变量时间序列回归及分类任务。 程序已经调试好，在MATLAB 2023b及以上版本中可以直接运行。数据格式为excel，无需更改代码即可替换测试集进行实验。PSO优化参数包括注意力机制头数、正则化系数和初始化学习率等关键参数。 Transformer作为一种创新的神经网络结构受到了广泛欢迎。通过使用Transformer编码器来挖掘光伏与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，可以提高预测精度，并有助于故障识别。 1. 运行环境要求：MATLAB版本为2023b及以上 2. 代码包含中文注释，易于理解。 3. 输出结果包括分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵等可视化图表。 4. 提供测试数据集，可以直接运行源程序进行实验。适合新手小白使用。

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  • 基于PSO-Transformer的Matlab代码：提升单/多变量时序预测与分类的Transformer模型参数优化...
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    本项目提供了一种利用粒子群优化（PSO）算法来改进Transformer架构中参数选择的方法，专门用于增强单一及多种时间序列数据的预测和分类性能。该Matlab实现为研究者与开发者在时序数据分析领域探索更高效模型提供了有力工具。 基于PSO-Transformer的Matlab代码：高效优化Transformer模型参数以实现单多变量时序预测与分类效果提升 该代码利用粒子群优化算法(PSO)来优化Transformer的数据分类预测，适用于单、多变量时间序列回归及分类任务。 程序已经调试好，在MATLAB 2023b及以上版本中可以直接运行。数据格式为excel，无需更改代码即可替换测试集进行实验。PSO优化参数包括注意力机制头数、正则化系数和初始化学习率等关键参数。 Transformer作为一种创新的神经网络结构受到了广泛欢迎。通过使用Transformer编码器来挖掘光伏与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，可以提高预测精度，并有助于故障识别。 1. 运行环境要求：MATLAB版本为2023b及以上 2. 代码包含中文注释，易于理解。 3. 输出结果包括分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵等可视化图表。 4. 提供测试数据集，可以直接运行源程序进行实验。适合新手小白使用。
     
  • 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。
     
  • Transformer-GRU融合模型的多变量回归预测及参数优化系统在MATLAB中的实现
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    本研究开发了一种结合Transformer与GRU的混合模型，用于复杂多变量数据的回归预测，并通过MATLAB实现了该系统的构建和参数优化。 Transformer-GRU融合模型：多变量回归预测与参数优化系统的Matlab实现 基于Transformer结合门控循环单元（GRU）的数据多变量回归预测采用Matlab语言编写。程序已经调试完毕，无需更改代码直接运行即可在Excel中使用。 该系统支持多种任务类型，包括但不限于： - 多变量单输出的回归问题 - 回归效果展示如图1所示 模型网络结构图见图2，评价指标包含R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差）。 此外，系统支持通过添加好友的方式引入各类优化算法进行参数自动化寻优，例如冠豪猪CPO或霜冰RIME等。同时也可以根据需求改进现有算法。 - Matlab版本要求在2023b及以上 - 附赠测试数据，格式如图3所示 程序代码注释清晰易懂，适合新手小白一键运行main文件生成图表。 - 程序仅包含Matlab代码且保证原始程序可正常运行 - 模型提供一种衡量数据集精度的方法，但无法确保对于所有新的数据都能得到满意的结果。
     
  • 基于粒子群优化的支持向量机数据分类预测，PSO-SVM分类预测，适用于多变量输入的二分类与多分类模型
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    本研究提出一种基于粒子群优化（PSO）算法调参的支持向量机(PSO-SVM)分类预测模型，有效处理多变量输入下的二分类及多分类问题。 本段落介绍了一种使用粒子算法（PSO）优化支持向量机的数据分类预测方法，即PSO-SVM分类预测模型，并应用于多变量输入的场景中。该模型可以处理多特征输入单输出的二分类及多分类问题。程序采用MATLAB编写，代码内包含详细注释，方便用户直接替换数据使用。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图以辅助分析和评估预测结果。
     
  • 基于TCN-Transformer架构的时间序列预测模型：共享特征提取和多场景应用优化
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    本研究提出了一种结合TCN与Transformer的创新时间序列预测模型，强调跨场景应用中的特征共享及性能优化。 基于TCN-Transformer的时间序列预测模型结合了共享的TCN结构来提取Encoder Embedding和Decoder Embedding中的因果特征，在保持模型复杂度不变的前提下提高了预测精度。 该模型采用简洁清晰的Transformer源码结构，适合初学者学习，并且适用于本科毕业设计以及研究生论文写作。它可以实现多输入多输出、多输入单输出、单输入单输出等多种配置模式下的时间序列预测任务，包括但不限于多步和单步预测功能。 此模型广泛应用于负荷预测、风电预测、光伏发电量预估及使用寿命等复杂场景的分析与研究，并且对于处理涉及多个特征回归的问题同样具有很高的适用性。如果有相关的应用需求或技术问题，请随时提出，我们将尽力满足您的要求并提供满意的解决方案。
     
  • 基于Transformer的时间序列预测实验（单步与多步）(含Pytorch代码及数据)
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    本文通过实验探究了基于Transformer架构的时间序列预测方法，涵盖单步和多步预测，并提供了详细的PyTorch实现代码及相关数据集。 该存储库包含两个用于基于Transformer的时间序列预测的Pytorch模型：一个是单步预测模型（位于文件`Transformer-singlestep.py`中），另一个是多步预测模型（位于文件`Transformer-multistep.py`中）。其中，单步预测模型已经在每日最低温度数据集上训练了100个周期。
     
  • Swin Transformer预训练模型的参数
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    Swin Transformer是一款先进的视觉Transformer模型，用于图像识别任务。本文将介绍其内部所使用的预训练模型及其关键参数配置。 这段文字包含三个文件名：swin_base_patch4_window7_224.pth、swin_small_patch4_window7_224.pth 和 swin_tiny_patch4_window7_224.pth。
     
  • 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。