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基于Transformer的长期预测及其结果可视化（含代码、数据集和原理详解）

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简介：
本项目利用Transformer模型进行长期预测，并实现结果的交互式可视化。附有完整代码及详细的数据集与原理说明文档，便于学习与应用。 这篇文章介绍了Transformer在时间序列预测中的应用。这种模型最初是为了处理自然语言任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析的基本思想在于：自注意力机制使得该模型能够有效捕捉到长期依赖关系；并行处理能力和位置编码不仅提高了效率，还确保了时间顺序的准确性。此外，灵活的结构可以适应不同复杂度的数据集进行定制化训练，并且可以通过Python和Pytorch实现。

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  • 基于Transformer的长期预测及其结果可视化（含代码、数据集和原理详解）
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    本项目利用Transformer模型进行长期预测，并实现结果的交互式可视化。附有完整代码及详细的数据集与原理说明文档，便于学习与应用。 这篇文章介绍了Transformer在时间序列预测中的应用。这种模型最初是为了处理自然语言任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析的基本思想在于：自注意力机制使得该模型能够有效捕捉到长期依赖关系；并行处理能力和位置编码不仅提高了效率，还确保了时间顺序的准确性。此外，灵活的结构可以适应不同复杂度的数据集进行定制化训练，并且可以通过Python和Pytorch实现。
     
  • DLinear模型用于滚动长期预测及预测结果的可视化
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    本文介绍了DLinear模型在滚动长期预测中的应用，并展示了如何通过可视化技术呈现预测结果。 本段落介绍DLinear模型，这是一种用于时间序列预测（TSF）的简单架构。DLinear的核心思想是将时间序列分解为趋势和剩余序列，并分别使用两个单层线性网络对这两个序列进行建模以实现预测目标。值得一提的是，DLinear的设计初衷是为了挑战Transformer在处理序列预测任务中的有效性。 本段落的内容包括模型原理、数据集介绍、参数讲解、模型训练与预测方法、结果可视化以及如何利用个人数据集进行训练等部分。具体顺序如下：首先讨论预测类型；然后详细介绍在我编写的过程中为了减少大家自行调整参数的麻烦，已经设置了大部分默认值。虽然论文中有很多对比实验的内容（因为DLinear是为了质疑Transformer的有效性），但在本篇文章里我主要关注实际应用案例，并未详细描述这些对比试验部分。 至此，本段落的所有内容已全部讲解完毕。希望能对读者有所帮助。最后推荐一些关于时间序列预测的实战教程，其中包含数据分析的相关知识以及如何设置参数的具体分析方法等信息。希望各位能订阅我的专栏，所有文章均免费阅读且评分较高（98分）。
     
  • 基于FNet模型的滚动长期预测及定制化数据集的可视化分析
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    本研究提出了一种利用FNet模型进行滚动长期预测的方法，并构建了定制化的数据集以支持高效的可视化数据分析。 本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet。该模型通过使用傅里叶变换代替自注意力机制，旨在解决传统Transformer模型中的效率问题。FNet利用简单的线性变换，包括非参数化的傅里叶变换来“混合”输入令牌，从而实现了快速且高效的处理方式。这种创新的方法在保持相对较高的准确性的同时，显著提高了训练速度，特别是在处理长序列数据时更显优势。 本博客将介绍FNet的工作原理，并通过一个实战案例展示如何实现基于FNET的可视化结果和滚动长期预测。该模型适用于多元预测、单元预测及长期预测等场景，在硬件受限的情况下尤为适用。作为一种基于Transformer编码器架构的模型，FNet通过替换自注意力子层为简单的线性变换（特别是傅里叶变换）来加速处理过程。 在FNET架构中，每一层由一个傅里叶混合子层和一个前馈子层组成。傅里叶子层应用2D离散傅里叶变换(DFT)到其输入，在序列维度和隐藏维度上分别进行一维DFT操作。 总结：相比传统的Transformer模型，FNet的主要改进在于将注意力机制替换为傅里叶变换。尽管论文声称精度没有变化，但从实验结果来看，我的分析显示精度有所下降。
     
  • 基于Matlab的CNN-LSTM回归预测：含测试数据集的卷积神经网络与长短期记忆网络组合模型及其预测结果和评估指标详解
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    本研究采用MATLAB实现CNN-LSTM混合模型进行时间序列预测，详述了模型架构、训练过程及性能评估方法，并提供了具体测试数据集的结果分析。 本段落介绍了使用Matlab进行CNN-LSTM回归预测的方法，包括卷积神经网络（CNN）与长短期记忆神经网络（LSTM）组合模型的应用，并提供了详细的测试数据集、预测图像及评价指标的展示。代码配有中文注释，非常易于理解。只需按照示例中的格式稍作修改并替换为自己的数据集即可运行，且数据集以Excel形式提供。
     
  • 基于SVM的电力负荷预测及其MATLAB可视化设计（含数据）
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    本研究探讨了采用支持向量机(SVM)进行电力负荷预测的方法，并结合MATLAB进行了数据处理及结果可视化设计。通过实际数据验证，展示了该模型的有效性和实用性。 关于电力负荷的SVM预测，设计了MATLAB的可视化界面。该界面包含一般SVM、粒子群优化下的SVM以及改进粒子群优化下的SVM模型，并提供了相应的数据支持。
     
  • 【LSTM数据回归预测】基于长短期记忆网络的回归分析及MATLAB实现（含代码和结果）.zip
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    本资源提供基于长短期记忆网络(LSTM)的数据回归预测方法，涵盖详细理论介绍、MATLAB编程实践以及具体实验结果展示，附带完整代码。 ### 团队长期从事以下领域的算法研究与改进： 1. **智能优化算法及应用** - **单目标和多目标的智能优化算法改进** - 装配线调度研究 - 车间调度研究 - 生产线平衡研究 - 水库梯度调度研究 2. **路径规划问题** - 旅行商问题（TSP、TSPTW）的研究与优化 - 各类车辆路径规划问题（vrp、VRPTW、CVRP） - 机器人路径规划问题 - 多式联运问题 - 基于无人机的运输配送 3. **三维装箱求解** 4. **物流选址研究** - 背包问题 - 物流设施选址优化 - 库存位置优化（货位） 5. **电力系统优化研究** - 微电网优化与管理 - 配电网络系统的改善及重构技术 - 有序充电策略的开发和应用 - 储能双层调度模型设计 - 储能在配网中的最佳配置 6. **神经网络回归预测、时序预测分类** - 多种神经网络算法的应用，包括BP, LSSVM, SVM, CNN等。 - ELM及其变体（如KELM、DELM）在各类问题上的应用 - 长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)的使用 7. **图像处理** - 图像识别涵盖车牌，交通标志，身份证件及各种字符等。 - 医学影像分析如病灶检测, 花卉、药材以及水果蔬菜分类 - 指纹、手势和虹膜特征提取与验证 - 特殊场景图像处理包括路面状态评估 8. **信号处理** - 信号识别，故障诊断及嵌入式系统设计中的应用 - 脑电图(EEG)，心电图(ECG) 和肌电信号(MEG)的分析和建模 - 噪声抑制技术在不同场景的应用 9. **元胞自动机仿真** - 交通流，人群疏散, 病毒传播及晶体生长模型开发与模拟 10. **无线传感器网络研究** - 定位算法（Dv-Hop和RSSI）的优化 - 覆盖范围优化以及Leach协议改进 - 无人机作为通信中继节点的应用与发展
     
  • UCF101 数据集与 CRNN 模型及其预测结果
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    本研究介绍了UCF101数据集，并探讨了CRNN模型在该数据集上的应用及预测效果分析。 使用UCF101数据集完成的视频动作分类识别任务采用了CRNN模型，并进行了120次迭代训练。这项工作耗费了大量时间和资金，但由于模型参数文件pth体积过大，无法上传至平台，如有需要可进一步私下交流。
     
  • UCF101数据集与Conv3D模型及其预测结果
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    本研究介绍了UCF101数据集及基于Conv3D模型的应用，探讨了该模型在动作识别任务中的性能和预测效果。 使用UCF101数据集进行视频动作分类识别任务，并采用Conv3D模型完成。但由于模型参数文件（pth）过大，无法在上传，需要通过私聊方式提供。
     
  • 基于Transformer和CNN的网络入侵检测Python代码及数据集（含详尽注释）.zip
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    本资源包含一个使用Python编写的网络入侵检测系统源码，结合了Transformer与CNN模型，并附带详细注释以及用于训练的数据集。 本资源提供基于Transformer和CNN卷积神经网络的网络入侵检测Python源码及数据集，并附有详细注释。所有代码均已在本地编译并通过测试，评审分数达到95分以上。项目的难度适中，内容已经过助教老师的审核与确认，可以满足学习和使用需求。如果有需要的话，请放心下载并使用。 资源包括： - 基于Transformer和CNN卷积神经网络的网络入侵检测Python源码 - 数据集 - 详细注释