用MATLAB编写Tranformer时间序列预测代码

好的，以下是用MATLAB编写Tranformer时间序列预测代码的步骤：

1.加载数据集

首先，我们需要加载要用于训练和测试的时间序列数据集。常用的数据集有AirPassengers和Sunspots，这里以AirPassengers为例。

data = csvread('AirPassengers.csv',1,1); %加载数据集
data = data(:,1); %选择第一列的数据

2.数据预处理

在训练模型之前，需要对数据进行预处理。这包括将数据归一化，将数据分为训练集和测试集等。

%数据归一化
data = normalize(data);

%将数据集分为训练集和测试集
train_size = floor(length(data)*0.8);
train_data = data(1:train_size);
test_data = data(train_size+1:end);

3.构建Transformer模型

使用MATLAB深度学习工具箱中的transformer函数可以方便地构建Transformer模型。

inputSize = 1;
hiddenSize = 8;
numHeads = 2;
numLayers = 2;
outputSize = 1;
seqLength = 12;

layers = transformerEncoderLayer(hiddenSize, numHeads, 'Dropout', 0.2);
model = transformerEncoder(layers, numLayers, inputSize, hiddenSize, outputSize, 'SequenceLength', seqLength);

4.训练模型

使用训练数据对模型进行训练。

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Plots', 'training-progress');

net = trainNetwork(train_data, train_data, model, options);

5.使用模型进行预测

使用测试数据集对模型进行预测，并将预测结果与真实结果进行对比。

YPred = predict(net, test_data, 'MiniBatchSize', 1);
YPred = YPred.*std(data)+mean(data);
test_data = test_data.*std(data)+mean(data);

figure
plot([test_data YPred])
legend(["Observed" "Predicted"])
ylabel("Passengers")
xlabel("Time")

这就是用MATLAB编写Transformer时间序列预测代码的基本步骤。当然，具体实现还需要根据实际情况进行调整。