多步预测全家桶

作品简介

多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合

全家桶包括以下内容:全网最低价,性价比极高!!!

1.LSTM多步预测模型 (mbd.pub)

2.基于CNN1d的多步预测模型 (mbd.pub)

3.基于 TCN 网络的多步预测模型 (mbd.pub)

4.Transformer多步预测模型 (mbd.pub)

5.基于CNN-LSTM网络的多步预测模型 (mbd.pub)

6.Transformer多步预测模型(多特征) (mbd.pub)

7.LSTM-Attention多步预测模型 (mbd.pub)

8.CNN-Transformer多步预测模型 (mbd.pub)

9.CEEMDAN-CNN-BiLSTM多步预测模型 (mbd.pub)

10.多步预测模型大更新-数据 (mbd.pub)

11.多步预测更新 | 基于Transformer的组合预测模型 (mbd.pub)

12. 粉丝福利 | 再添 Seq2Seq 多步预测模型 (mbd.pub)

13.热点创新 | 基于 KANConv-GRU并行的多步预测模型


更新介绍:

1. 新增多特征多步预测模型



2. 新增注意力预测模型:


更新介绍:

kan 合集.png


全网最低价,入门多步预测最佳教程,高性价比、高质量代码,大家可以了解一下:(所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新!后续会逐渐提高价格,越早购买性价比越高!!!


● 环境框架:python 3.9  pytorch 1.8 及其以上版本均可运行

● 使用对象:论文需求、毕业设计需求者

● 代码保证:代码注释详细、即拿即可跑通。


包括完整流程数据代码处理:

多步预测数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、多步预测、模型评估

全网最低价,入门多步预测最佳教程,下载方式:

https://mbd.pub/o/bread/ZpWYmJps


配有代码、文件介绍:


前言

本文基于前期介绍的电力变压器( 文末附数据集 ),介绍一种基于CNN-LSTM网络的多步预测模型。

电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文:

电力变压器数据集介绍和预处理


1 电力变压器数据预处理与可视化

1.1 导入数据



1.2 多步预测预处理



2 基于CNN-LSTM的多步预测模型

2.1  定义CNN-LSTM 网络模型


2.2 设置参数,训练模型



50个epoch,MSE 为0.000311,CNN-LSTM多步预测模型预测效果显著, 模型能够充分提取序列的时空特征,收敛速度快,性能优越,预测 精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。

注意调整参数:

  • 可以适当增加CNN层数和每层通道数,微调学习率;
  • 调整LSTM层数和每层神经元个数,增加更多的 epoch (注意防止过拟合)
  • 可以改变滑动窗口长度(设置合适的窗口长度)


3 结果可视化和预测、模型评估

3.1 预测结果可视化


3.2 加载模型进行 预测


3.3 模型评估



往期精彩内容:

时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较

风速预测(一)数据集介绍和预处理

风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LSTM模型

风速预测(三)EMD-LSTM-Attention模型

风速预测(四)基于Pytorch的EMD-Transformer模型

风速预测(五)基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型

风速预测(六)基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型

CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)

CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM + ARIMA)

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)

多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型

多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型

多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型

多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速预测模型

多特征变量序列预测(五) CEEMDAN+CNN-LSTM风速预测模型

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型

超强预测模型:二次分解-组合预测

多特征变量序列预测(七) CEEMDAN+Transformer-BiLSTM预测模型

多特征变量序列预测(八)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-BiLSTM预测模型

多特征变量序列预测(11) 基于Pytorch的TCN-GRU预测模型

VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-LSTM预测模型

VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-Transformer预测模型

VMD + CEEMDAN 二次分解,Transformer-BiGRU预测模型

基于麻雀优化算法SSA的预测模型——代码全家桶

电力变压器数据集介绍和预处理

独家原创 | SCI 1区 高创新预测模型!

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