【独家原创】基于DE-Transformer-BiLSTM单变量时序预测【24年新算法】 （单输入单输出）Matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍研究背景实际应用需求在金融、气象、工业等领域单变量时序预测至关重要。如金融领域的股票价格预测、气象领域的气温预测等准确的预测有助于决策制定、资源分配和风险防范。传统方法的局限传统预测方法如 ARIMA 等存在线性假设难以刻画实际时间序列的非线性特征且对长序列依赖处理能力不足面对复杂的单变量时间序列时预测精度较低。现有深度学习模型的不足Transformer 虽能捕捉长距离依赖且可并行计算但对时间序列局部细节捕捉能力弱BiLSTM 能较好捕捉局部特征和时间依赖关系但随着序列长度增加计算复杂度上升训练效率低。此外Transformer 与 BiLSTM 结合的模型性能高度依赖参数设置手动调参难以找到最优解。原理介绍Transformer 架构基于自注意力机制能同时考虑序列中所有元素计算每个时间点与其他时间点的 “相关度”从而捕捉长距离依赖关系。位置编码为模型提供序列顺序信息经过多层特征提取后通过全连接层将特征向量映射为预测值。BiLSTM 原理BiLSTM 是 RNN 的改进通过正向和反向两个 LSTM 单元同时从两个方向处理时间序列数据能充分利用前后文信息其门控结构可有效捕捉时间序列的局部特征和时间依赖关系。模型结合方式将 Transformer 与 BiLSTM 结合先由 Transformer 提取单变量时间序列的全局特征再利用 BiLSTM 进一步捕捉序列的局部细节信息最后通过全连接层等生成预测结果实现对单变量时间序列更全面的特征提取和更准确的预测。差分进化算法DE优化DE 是基于群体的全局优化算法。在 DE-Transformer-BiLSTM 模型中将 Transformer 和 BiLSTM 的参数看作 DE 算法中的个体通过变异、交叉和选择操作根据预测误差如均方误差调整模型参数引导参数朝着使预测误差最小化的方向优化让模型跳出局部最优解收敛到全局最优或近似全局最优的参数配置提升模型预测性能。⛳️ 运行结果 部分代码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%% 导入数据res xlsread(数据集.xlsx);%% 划分训练集和测试集temp randperm(357);P_train res(temp(1: 240), 1: 12);T_train res(temp(1: 240), 13);M size(P_train, 2);P_test res(temp(241: end), 1: 12);T_test res(temp(241: end), 13);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 categorical(T_train);t_test categorical(T_test ); 参考文献往期回顾扫扫下方二维码