transformer预测的matlab代码

下面是一个使用 Transformer 模型进行时间序列预测的 MATLAB 代码示例：

% 加载预训练的 Transformer 模型
load('transformer_model.mat');

% 定义输入序列和预测长度
input_seq = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
pred_length = 5;

% 循环预测未来值
for i = 1:pred_length
    % 将输入序列传递给 Transformer 模型进行预测
    output = predict(transformer_model, input_seq);
    
    % 从输出中提取下一个预测值
    next_pred = output(end);
    
    % 将预测值添加到输入序列中，准备下一次预测
    input_seq = [input_seq next_pred];
end

% 输出预测结果
disp(input_seq(end-pred_length+1:end));

请注意，在实际应用中，您需要根据您的数据集和模型进行修改和优化。此外，您还需要进行适当的数据预处理和后处理，以及评估预测结果的准确性。

相关问题

matlab编写transformer预测的代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于使用 Transformer 模型进行时间序列预测：

% 加载 Transformer 模型
load('transformer_model.mat');

% 定义输入序列和预测长度
input_seq = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
pred_length = 5;

% 循环预测未来值
for i = 1:pred_length
    % 将输入序列传递给 Transformer 模型
    output = predict(transformer_model, input_seq);
    
    % 从输出中提取下一个预测值
    next_pred = output(end);
    
    % 将预测值添加到输入序列中，准备下一次预测
    input_seq = [input_seq next_pred];
end

% 输出预测结果
disp(input_seq(end-pred_length+1:end));

请注意，此示例代码仅用于演示目的，实际应用时需要根据实际情况进行修改和优化。此外，还需要加载适当的数据集和预处理步骤。

transformer的预测模型matlab代码

以下是一个使用 MATLAB 实现的 Transformer 预测模型的示例代码：

% 定义 Transformer 模型结构
layers = [
    sequenceInputLayer(1)
    transformerDecoderLayer(8, 8, 'Masked', true, 'Normalization', 'none')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer
];
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100);

% 创建和准备数据集
X = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
Y = [2 4 6 8 10 12 14 16 18 20];
XTrain = X(1:8);
YTrain = Y(1:8);
XTest = X(9:10);
YTest = Y(9:10);
trainData = table(XTrain', YTrain', 'VariableNames', {'Input', 'Output'});
testData = table(XTest', YTest', 'VariableNames', {'Input', 'Output'});

% 训练模型
transformerModel = trainNetwork(trainData, layers, options);

% 使用模型进行预测
YPred = predict(transformerModel, testData.Input);

请注意，此示例代码仅用于演示目的，实际应用时需要根据实际情况进行修改和优化。此外，还需要加载适当的数据集和预处理步骤。