做网站能创业吗,花都区网站建设,空壳网站查询,怎么注册公司的流程和费用分解降维预测#xff01;多重创新#xff01;直接写核心#xff01;EMD-KPCA-Transformer多变量时间序列光伏功率预测 目录 分解降维预测#xff01;多重创新#xff01;直接写核心#xff01;EMD-KPCA-Transformer多变量时间序列光伏功率预测效果一览基本介绍程序设计参…分解降维预测多重创新直接写核心EMD-KPCA-Transformer多变量时间序列光伏功率预测 目录 分解降维预测多重创新直接写核心EMD-KPCA-Transformer多变量时间序列光伏功率预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
1.MATLAB实现EMD-KPCA-Transformer多变量时间序列光伏功率预测;
2.多变量时间序列预测 就是先emd把原输入全分解变成很多维作为输入KPCA降维 再输入Transformer预测 ;
3.运行环境Matlab2023b及以上输出RMSE、R2、MAPE、MAE等多指标对比
先运行main1_EMD进行emd分解再运行main2_KPCA降维再运行main3_EMD_KPCA_Transformer建模预测。
注意一种算法不是万能的不同的数据集效果会有差别后面的工作就是需要调整参数
4.运行环境为Matlab2023b及以上
5.数据集为excel光伏数据集输入多个特征输出单个变量考虑历史特征的影响多变量时间序列预测,所有文件放在一个文件夹
6.命令窗口输出R2、RMSE、MAE、MAPE等多指标评价。
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clear
close all%% Transformer预测
tic
load origin_data.mat
load emd_data.mat
load KPCA_data.mat%% EMD-KPCA-Transformer预测
tic
disp(…………………………………………………………………………………………………………………………)
disp(EMD-KPCA-Transformer预测)
disp(…………………………………………………………………………………………………………………………)data[KPCA_data X(:,end)];num_samples length(data); % 样本个数
kim 5; % 延时步长kim个历史数据作为自变量
zim 1; % 跨zim个时间点进行预测
or_dim size(data,2);
res[];
% 重构数据集
for i 1: num_samples - kim - zim 1res(i, :) [reshape(data(i: i kim - 1,:), 1, kim*or_dim), data(i kim zim - 1,:)];
end% 训练集和测试集划分
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);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm1001.2014.3001.5502
