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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于LSTM与Transformer的时间序列预测（含Pytorch代码及数据）
    优质
    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。
     
  • 基于Transformer的时间序列预测（含Pytorch完整源码及数据）
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    本项目运用Transformer模型进行时间序列预测，并提供详细的PyTorch实现代码和相关数据集，助力研究与应用开发。 Transformer多特征输入时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）可以应用于风电预测、光伏预测、寿命预测及浓度预测等多种场景。 该代码使用Python编写，并基于Pytorch框架实现，具备以下特点： 1. 支持多特征输入的单步预测。 2. 可用于风电或光伏等领域的预测任务。 3. 由作者亲自编写和调试完成，注释详尽清晰。 4. 能够读取csv、xlsx格式的数据文件，并通过替换数据集轻松应用到不同的场景中。 Transformer模型能够帮助捕捉全局依赖关系及长距离依赖信息。该代码的作者在机器学习领域具有丰富的经验与专业知识，在时序预测、回归分析、分类算法等领域有着深入的研究和广泛的应用实践，致力于分享高质量的技术文章及相关案例解析。
     
  • PyTorch LSTM 多时间步的时间序列预测
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    简介：本文探讨了使用PyTorch框架实现LSTM神经网络进行多时间步的时间序列预测的方法，提供了一个基于深度学习的时间序列分析实例。 使用LSTM完成时间序列预测，每次预测一个时间步，并将该时间步作为输入。
     
  • 基于LSTM的Matlab单变量时间序列多步预测（含完整源码及数据）
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    本项目运用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB环境中实现对单变量时间序列的多步预测，并提供完整的源代码和数据集，便于学习与应用。 1. 本项目提供基于LSTM的单变量时间序列多步预测Matlab代码及数据集（适用于Excel格式），运行环境为Matlab2023及以上版本； 2. 输出评价指标包括MAE、MAPE、MSE、RMSE和R²等，便于用户评估模型性能； 3. 本程序使用MATLAB编写，并能生成预测效果图与误差分析图，帮助用户直观理解数据趋势及算法效果； 4. 代码具有参数化编程特性，方便修改调整相关超参值以适应不同场景需求。同时注释详细清晰，有助于初学者快速掌握模型构建流程； 5. 面向计算机科学、电子信息工程以及数学等专业在校学生群体，适用于课程设计作业及毕业论文项目研究。 6. 作者为某知名科技公司资深算法工程师，在Matlab和Python仿真领域拥有8年工作经验。擅长智能优化方法开发与应用、神经网络预测技术、信号处理分析及元胞自动机模型构建等多种科研课题的实验探索工作，欢迎有需求者进一步交流探讨相关领域的研究进展或合作事宜。
     
  • 基于Keras和LSTM的时间序列多元多步预测源码及数据.zip
    优质
    该资源包含使用Keras框架与LSTM神经网络实现时间序列多元多步预测的完整代码和相关数据集，适用于机器学习研究和实践。 基于Keras+LSTM模型的多元多步时间序列预测源码及数据包含以下内容： 1. 时间序列预测问题转化为监督学习问题。 2. LSTM模型的数据准备方法。 3. 如何构建LSTM模型。 4. 使用LSTM进行多步预测的方法。 5. 多步预测结果的可视化技术。 6. 结果导出流程。
     
  • 基于Transformer-SVM的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）
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    本项目提出一种结合Transformer和SVM的方法进行时间序列预测，并提供完整的Matlab源代码及实验数据。适合深入研究与实践应用。 1. 使用Matlab实现Transformer-SVM时间序列预测（包含完整源码及数据）。 2. 输出评价指标包括：MAE、 MAPE、MSE、RMSE 和 R²，适用于 Matlab 2023 及以上版本运行环境。 3. 代码特点为参数化编程方式，便于修改参数；编写思路清晰，并配有详尽注释。 4. 面向对象：计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计项目可使用本代码进行学习或研究。 5. 创作者介绍：机器学习之心（博主），博客专家认证，专注于机器学习与深度学习领域的内容创作，在2023年被评为“博客之星”TOP 50。主要工作内容为时序分析、回归模型建立、分类算法开发及聚类和降维技术等程序设计案例研究。 6. 创作者在Matlab和Python的算法仿真方面拥有八年工作经验，如有更多关于仿真实验源码或数据集定制的需求，请直接联系创作者。
     
  • 基于SVR的时间序列预测（含数据及代码）
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    本研究提出了一种利用支持向量回归(SVR)进行时间序列预测的方法，并提供了详细的实验数据和Python实现代码。 使用SVR进行时间序列预测时，采用滑动窗口方法对数据集进行重叠切片处理。通过网格搜索结合交叉验证来确定模型的最佳参数设置，并完成模型的保存与加载功能以实现后续的预测任务。
     
  • 基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测Python代码及数据集
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    本项目提供了一个使用PyTorch实现的多特征CNN-LSTM模型，用于时间序列预测。附带详尽注释的源码和相关数据集帮助初学者快速上手深度学习在时序分析的应用。 本项目基于PyTorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测的Python源码及数据集，并附有详细代码注释，适合新手理解和使用。它可作为课程设计或期末大作业的理想选择。该项目功能全面、界面友好且操作简便，具有较高的实际应用价值。 此资源包含基于PyTorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测的Python源码和数据集，并附有详细代码注释，适合新手理解和使用。它可作为课程设计或期末大作业的理想选择。该项目功能全面、界面友好且操作简便，具有较高的实际应用价值。
     
  • 利用PyTorch实现多步时间序列的详尽代码
    优质
    本文章详细介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch来构建处理多步时间序列预测问题的模型，并提供了完整的代码示例。 时间序列模型采用Encoder-decoder架构，灵感来自Pytorch seq2seq实现。时间序列预测的思路主要借鉴了Kaggle Store Item需求预测挑战比赛中的获奖方案。在data/文件夹下提供了训练及验证数据供学习人员使用。运行请参考item sales forecasting.ipynb，该文件包括数据读取、预处理、模型训练和预测等内容。详细的讲解可以在相关博客中找到。