使用EMD-Transformer进行多变量交通数据分析与预测教程

资源摘要信息:"【Transformer回归预测】基于EMD-Transformer实现多变量交通数据回归预测附matlab代码 (2).rar" Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。它的核心思想是通过自注意力机制捕捉序列数据中的长距离依赖关系，能够有效处理序列数据的时序特征和复杂模式。随着研究的深入，Transformer模型逐渐被应用到其他领域，包括计算机视觉和多变量时间序列预测等。 EMD（经验模态分解）是一种用于分析非线性和非平稳时间序列数据的方法。它将复杂信号分解为一系列本征模态函数（IMF）和一个余项，这些IMF分量反映了信号的固有特性。EMD-Transformer结合了EMD和Transformer的优势，通过EMD分解多变量时间序列数据，使得每个分解出的IMF分量都具有较为平稳的特性，进而利用Transformer模型强大的特征提取能力进行预测，提高了多变量时间序列预测的准确性和稳定性。 本资源包提供了在多变量交通数据回归预测中应用EMD-Transformer的示例代码，并包含以下文件： - main.asv：Matlab程序的入口文件，负责调用其他函数和模块，实现整体预测流程。 - main.m：主函数，用于执行EMD-Transformer模型，进行数据预处理、模型训练和预测等。 - calc_error.m：用于计算预测模型的误差，评估模型性能。 - 2.png、4.png、6.png、1.png、3.png、5.png：预测结果的可视化图片文件，展示了不同情况下的模型预测效果。 - data.xlsx：包含案例数据的数据文件，可以直接用于运行Matlab程序。 适用对象为计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生，适用于课程设计、期末大作业和毕业设计。该资源包中的Matlab代码具备参数化编程的特点，参数设置灵活，方便使用者根据具体需求进行调整。代码中还包含了详细的注释，有助于初学者理解每个部分的功能和工作原理，适合新手学习使用。 作者是拥有10年Matlab算法仿真经验的大厂资深算法工程师，擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验。对于仿真源码和数据集有定制需求的用户，可以通过私信与作者联系。 在使用此资源包时，用户需要安装Matlab2014、2019a或2021a等版本之一。代码运行后，会读取data.xlsx文件中的数据，对数据进行预处理，然后通过EMD分解和Transformer模型进行交通数据的回归预测，并最终通过图形化的方式展示预测结果。对于新手用户而言，这个过程不仅能够加深对Transformer模型和EMD分解方法的理解，还能通过实际操作提高Matlab编程能力和数据分析能力。