【独家原创】基于APO-Transformer多变量回归预测【24年新算法】 （多输入单输出）Matlab代码

效果一览

基本介绍

1.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!
2.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。
3.APO作为24年新算法，北极海鹦优化算法(Arctic Puffin Optimization, APO)是一-种新型的元启发式算法(智能优化算法) , 模拟了北极海鹦的空中飞行和水下觅食行为。这个算法夹杂了许多策略，发表的期刊等级也比较高，值得一-试! 该成果由Wen-chuan Wang等人于2024年9月发表在SC二区期刊《Advances in Engineering Software’》上目前没人用，需要论文的抓紧了!这就是机会!表现出较强的性能，购买前可以更换为其他算法。

1、运行环境要求MATLAB版本 为2023b及其以上[如果没有可私信我，我赠送]
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、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用适合新手小白

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信博主回复基于APO-Transformer多变量回归预测【24年新算法】 （多输入单输出）Matlab代码。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

res = xlsread('data.xlsx');
%%
num_size = 0.7;% 训练集占数据集比例
dataran = 0; %不打乱数据
%%
%%  数据分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340