扬州做网站多少钱,wordpress shop主题,什么软件可以发布做网站,老域名购买时空预测特征分解#xff01;高性能#xff01;EMD-Transformer和Transformer多变量交通流量时空预测对比 目录 时空预测特征分解#xff01;高性能#xff01;EMD-Transformer和Transformer多变量交通流量时空预测对比效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍…时空预测特征分解高性能EMD-Transformer和Transformer多变量交通流量时空预测对比 目录 时空预测特征分解高性能EMD-Transformer和Transformer多变量交通流量时空预测对比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-Transformer和Transformer多变量交通流量时空预测对比时间上考虑历史流量信息的影响空间上考虑邻接路段对目标路段交通流量的影响
2.emd把原输入全分解变成很多维作为Transformer输入预测 ;
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_EMD_Transformer建模预测对比。 程序设计
完整程序和数据下载私信博主回复时空预测特征分解高性能EMD-Transformer和Transformer多变量交通流量时空预测对比。
clc;
clear
close allticnum_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
