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Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测

news 来源：原创 2025/8/5 17:47:06

Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测

预测效果

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基本介绍

Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出)
1.程序已经调试好，替换数据集后，仅运行一个main即可运行，数据格式为excel!!!
2.Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出)。
3.运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。
4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE、MAPE等，图很多，符合您的需要代码中文注释清晰，质量极高。

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程序设计

完整源码和数据获取方式私信回复Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测。

%% 预测
t_sim1 = predict(net, p_train); 
t_sim2 = predict(net, p_test ); %%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);%%  相关指标计算
%  R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test  - T_sim2')^2 / norm(T_test  - mean(T_test ))^2;disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1')./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2')./T_test));disp(['训练集数据的MAPE为：', num2str(MAPE1)])
disp(['测试集数据的MAPE为：', num2str(MAPE2)])%  MBE
mbe1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mbe2 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ N ;disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])%均方误差 MSE
mse1 = sum((T_sim1' - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2' - T_test).^2)./N;disp(['训练集数据的MSE为：', num2str(mse1)])
disp(['测试集数据的MSE为：', num2str(mse2)])

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测

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