Transformer-SVM回归 Matlab代码 基于Transformer结合支持向量机(SVM)的数据回归预测(可以更换为单、多变量时序预测)Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构深受欢迎 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘可以提高光伏功率、负荷预测的准确性 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行在数据预测的领域里Transformer 这一创新的神经网络结构可谓是炙手可热。今天就给大家分享基于 Transformer 结合支持向量机SVM的数据回归预测无论是单变量还是多变量时序预测都能轻松应对而且是用 Matlab 实现代码可直接运行特别适合小白新手哦一、Transformer 的魅力Transformer 为啥这么受欢迎呢它能够有效挖掘数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系。比如说在光伏功率和负荷预测场景中采用 Transformer 编码器就可以显著提高预测的准确性。二、Matlab 代码实现咱们直接上代码下面是部分关键代码展示% 加载数据 data readtable(your_excel_file.xlsx); % 读取excel数据记得替换为你的文件名 input_data table2array(data(:,1:end - 1)); % 提取输入特征 target_data table2array(data(:,end)); % 提取目标值 % 划分训练集和测试集 num_samples size(input_data, 1); train_ratio 0.8; train_index 1:round(num_samples * train_ratio); test_index (round(num_samples * train_ratio)1):num_samples; train_input input_data(train_index,:); train_target target_data(train_index); test_input input_data(test_index,:); test_target target_data(test_index);这部分代码首先从 Excel 文件中读取数据将其划分为输入特征和目标值。接着按照 80%训练集20%测试集的比例进行划分为后续模型训练和评估做准备。% Transformer 编码器部分简化示意 % 这里假设已经定义好 Transformer 相关函数 transformer_output Transformer_Encoder(train_input); % 实际代码中Transformer_Encoder 函数需要实现对输入数据进行特征提取等操作这部分是对 Transformer 编码器的调用虽然这里简化示意实际中Transformer_Encoder函数会实现对输入数据的复杂特征提取挖掘数据间的关系。% SVM 回归模型训练 svm_model fitrsvm(train_input, train_target);利用训练集数据训练 SVM 回归模型fitrsvm是 Matlab 中训练 SVM 回归模型的函数简单易用。% 模型预测 train_pred predict(svm_model, train_input); test_pred predict(svm_model, test_input);使用训练好的 SVM 模型对训练集和测试集数据进行预测predict函数可以直接输出预测结果。% 评价指标计算 train_R2 1 - sum((train_target - train_pred).^2)/sum((train_target - mean(train_target)).^2); test_R2 1 - sum((test_target - test_pred).^2)/sum((test_target - mean(test_target)).^2); train_MAE mean(abs(train_target - train_pred)); test_MAE mean(abs(test_target - test_pred)); train_MSE mean((train_target - train_pred).^2); test_MSE mean((test_target - test_pred).^2); train_RMSE sqrt(train_MSE); test_RMSE sqrt(test_MSE); % RPD 计算相对复杂这里简单示意 train_RPD std(train_target)/std(train_target - train_pred); test_RPD std(test_target)/std(test_target - test_pred);这部分计算了常用的评价指标像 R2、MAE、MSE、RMSE 和 RPD用于评估模型在训练集和测试集上的性能。三、运行环境与注意事项运行环境Matlab 版本需要在 2023b 及其以上哦不然可能有些函数不支持。数据集替换程序已经调试好啦数据格式是 Excel你只要把readtable函数里的文件名替换成你自己的数据文件就能直接运行超方便。代码注释代码里中文注释很清晰每个部分都有说明大家看着注释就能轻松理解代码在干啥。有了这套代码新手小白也能快速上手基于 Transformer - SVM 的数据回归预测快去试试吧无论是光伏功率预测还是其他时序数据预测场景都可以大展身手啦Transformer-SVM回归 Matlab代码 基于Transformer结合支持向量机(SVM)的数据回归预测(可以更换为单、多变量时序预测)Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构深受欢迎 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘可以提高光伏功率、负荷预测的准确性 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行
Transformer-SVM回归：新手友好的Matlab数据回归预测之旅
发布时间：2026/5/16 23:49:33
Transformer-SVM回归 Matlab代码 基于Transformer结合支持向量机(SVM)的数据回归预测(可以更换为单、多变量时序预测)Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构深受欢迎 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘可以提高光伏功率、负荷预测的准确性 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行在数据预测的领域里Transformer 这一创新的神经网络结构可谓是炙手可热。今天就给大家分享基于 Transformer 结合支持向量机SVM的数据回归预测无论是单变量还是多变量时序预测都能轻松应对而且是用 Matlab 实现代码可直接运行特别适合小白新手哦一、Transformer 的魅力Transformer 为啥这么受欢迎呢它能够有效挖掘数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系。比如说在光伏功率和负荷预测场景中采用 Transformer 编码器就可以显著提高预测的准确性。二、Matlab 代码实现咱们直接上代码下面是部分关键代码展示% 加载数据 data readtable(your_excel_file.xlsx); % 读取excel数据记得替换为你的文件名 input_data table2array(data(:,1:end - 1)); % 提取输入特征 target_data table2array(data(:,end)); % 提取目标值 % 划分训练集和测试集 num_samples size(input_data, 1); train_ratio 0.8; train_index 1:round(num_samples * train_ratio); test_index (round(num_samples * train_ratio)1):num_samples; train_input input_data(train_index,:); train_target target_data(train_index); test_input input_data(test_index,:); test_target target_data(test_index);这部分代码首先从 Excel 文件中读取数据将其划分为输入特征和目标值。接着按照 80%训练集20%测试集的比例进行划分为后续模型训练和评估做准备。% Transformer 编码器部分简化示意 % 这里假设已经定义好 Transformer 相关函数 transformer_output Transformer_Encoder(train_input); % 实际代码中Transformer_Encoder 函数需要实现对输入数据进行特征提取等操作这部分是对 Transformer 编码器的调用虽然这里简化示意实际中Transformer_Encoder函数会实现对输入数据的复杂特征提取挖掘数据间的关系。% SVM 回归模型训练 svm_model fitrsvm(train_input, train_target);利用训练集数据训练 SVM 回归模型fitrsvm是 Matlab 中训练 SVM 回归模型的函数简单易用。% 模型预测 train_pred predict(svm_model, train_input); test_pred predict(svm_model, test_input);使用训练好的 SVM 模型对训练集和测试集数据进行预测predict函数可以直接输出预测结果。% 评价指标计算 train_R2 1 - sum((train_target - train_pred).^2)/sum((train_target - mean(train_target)).^2); test_R2 1 - sum((test_target - test_pred).^2)/sum((test_target - mean(test_target)).^2); train_MAE mean(abs(train_target - train_pred)); test_MAE mean(abs(test_target - test_pred)); train_MSE mean((train_target - train_pred).^2); test_MSE mean((test_target - test_pred).^2); train_RMSE sqrt(train_MSE); test_RMSE sqrt(test_MSE); % RPD 计算相对复杂这里简单示意 train_RPD std(train_target)/std(train_target - train_pred); test_RPD std(test_target)/std(test_target - test_pred);这部分计算了常用的评价指标像 R2、MAE、MSE、RMSE 和 RPD用于评估模型在训练集和测试集上的性能。三、运行环境与注意事项运行环境Matlab 版本需要在 2023b 及其以上哦不然可能有些函数不支持。数据集替换程序已经调试好啦数据格式是 Excel你只要把readtable函数里的文件名替换成你自己的数据文件就能直接运行超方便。代码注释代码里中文注释很清晰每个部分都有说明大家看着注释就能轻松理解代码在干啥。有了这套代码新手小白也能快速上手基于 Transformer - SVM 的数据回归预测快去试试吧无论是光伏功率预测还是其他时序数据预测场景都可以大展身手啦Transformer-SVM回归 Matlab代码 基于Transformer结合支持向量机(SVM)的数据回归预测(可以更换为单、多变量时序预测)Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构深受欢迎 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘可以提高光伏功率、负荷预测的准确性 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行
