?作者簡介熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計、完整代碼獲取、論文復現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個人主頁Matlab科研工作室個人信條格物致知,完整Matlab代碼及仿真咨詢內(nèi)容私信。內(nèi)容介紹在多變量回歸預(yù)測場景中如通過多個經(jīng)濟指標預(yù)測 GDP、結(jié)合水質(zhì)多參數(shù)預(yù)測污染物濃度變量間的長程依賴與雙向時序關(guān)聯(lián)是提升預(yù)測精度的關(guān)鍵。Transformer 憑借自注意力機制可建模任意時間步的依賴關(guān)系BiLSTM 則擅長捕捉時序數(shù)據(jù)的雙向動態(tài)特征二者融合能充分挖掘多變量數(shù)據(jù)的復雜模式。本文構(gòu)建 Transformer-BiLSTM 模型實現(xiàn)多輸入單輸出的多變量回歸預(yù)測為經(jīng)濟分析、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域提供高精度預(yù)測工具。多變量數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理編輯編輯?? 運行結(jié)果編輯編輯 部分代碼 參考文獻 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學建模資料團隊擅長輔導定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化、背包問題、 風電場布局、時隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點三級選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點部署、 輸電線路臺風監(jiān)測裝置、 集裝箱調(diào)度、 機組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問題、多中心多車型的VRP問題、 動態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車輛路徑規(guī)劃、混合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、選址路徑規(guī)劃問題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機位分配、機場航班調(diào)度、泄漏源定位 機器學習和深度學習時序、回歸、分類、聚類和降維2.1 bp時序、回歸預(yù)測和分類2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機系列時序、回歸預(yù)測和分類2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學習機系列時序、回歸預(yù)測和分類2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸\預(yù)測和分類2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測2.12 RF隨機森林時序、回歸預(yù)測和分類2.13 BLS寬度學習時序、回歸預(yù)測和分類2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和分類2.16 時序、回歸預(yù)測和分類2.17 時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類2.18 XGBOOST集成學習時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類2.19 Transform各類組合時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類方向涵蓋風電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、用電量預(yù)測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預(yù)測、變壓器故障診斷圖像處理方面圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知 路徑規(guī)劃方面旅行商問題TSP、車輛路徑問題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、 充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲巡邏 無人機應(yīng)用方面無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃 通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配 信號處理方面信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化、心電信號、DOA估計、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號調(diào)制、誤碼率、信號估計、DTMF、信號檢測電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負荷預(yù)測、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進擾動觀察法/電導增量法 元胞自動機方面交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長 金屬腐蝕 雷達方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、SOC估計、陣列優(yōu)化、NLOS識別 車間調(diào)度零等待流水車間調(diào)度問題NWFSP、置換流水車間調(diào)度問題PFSP、混合流水車間調(diào)度問題HFSP、零空閑流水車間調(diào)度問題NIFSP、分布式置換流水車間調(diào)度問題 DPFSP、阻塞流水車間調(diào)度問題BFSP