太无敌！时序卷积组合Transformer！TCN-Transformer多变量回归预测

太无敌！时序卷积组合Transformer！TCN-Transformer多变量回归预测

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• 太无敌！时序卷积组合Transformer！TCN-Transformer多变量回归预测

• 分类效果
• 基本介绍
• 程序设计
• 参考资料

分类效果

基本介绍

1.Matlab实现TCN-Transformer多变量回归预测；
2.运行环境为Matlab2023b；
3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；
4.data为数据集，excel数据，前7列输入，最后1列输出，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹；
5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价；

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信博主回复时序卷积组合Transformer！TCN-Transformer多变量回归预测（Matlab）。

%%  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
result = xlsread('data.xlsx');



%%  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);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

t_train = t_train';
t_test  = t_test' ;

%%  数据格式转换
for i = 1 : M
    p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
end

for i = 1 : N
    p_test{i, 1}  = P_test( :, :, 1, i);
end