Transformer分类 Matlab代码 基于Transformer的数据分类预测(可以更换为单、多变量时序预测/回归前私我)Matlab代码可直接运行适合小白新手 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 需要优化算法其他的都可以定制 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、故障识别的准确性。 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及以上 2、代码中文注释清晰质量极高 3、运行结果图包括分类效果图迭代优化图混淆矩阵图等。 4、测试数据集可以直接运行源程序。 适合新手小白先看效果再说话程序跑完直接给你甩出三大件分类效果对比图、训练过程曲线、还有贼专业的混淆矩阵。这些都是分类任务里的黄金指标老板看了都直呼内行Transformer分类 Matlab代码 基于Transformer的数据分类预测(可以更换为单、多变量时序预测/回归前私我)Matlab代码可直接运行适合小白新手 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 需要优化算法其他的都可以定制 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、故障识别的准确性。 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及以上 2、代码中文注释清晰质量极高 3、运行结果图包括分类效果图迭代优化图混淆矩阵图等。 4、测试数据集可以直接运行源程序。 适合新手小白上主菜之前先备料数据咱们用Excel文件老规矩路径自己改% 数据读取三部曲 data readtable(你的数据.xlsx); features data{:, 1:end-1}; % 特征列 labels categorical(data{:, end}); % 最后一列是标签 % 数据预处理关键 normalized_features normalize(features); % 归一化处理 [trainData, testData, trainLabels, testLabels] split_data(norm_features, labels); % 自定义数据拆分重点来了Transformer模型搭建注意这个不是原版Transformer是适应分类任务的魔改版function model create_transformer() numHeads 4; % 注意力头数 numLayers 3; % 编码器层数 d_model 64; % 特征维度 layers [ sequenceInputLayer(1) % 输入维度根据数据调整 positionalEncoding() % 自实现的位置编码 transformerEncoder(numLayers, d_model, numHeads) % 核心模块 fullyConnectedLayer(128) reluLayer() dropoutLayer(0.2) fullyConnectedLayer(numel(categories(labels))) % 输出层 softmaxLayer() classificationLayer() ]; options trainingOptions(adam, ... % 训练配置 Plots,training-progress,... Verbose,true); model assembleNetwork(layers); end代码重点解析positionalEncoding咱们自己实现了时序位置编码弥补了传统RNN的短板transformerEncoder里堆叠了多头注意力和残差连接这才是捕捉特征关联的核武器最后的全连接层dropout组合有效防止过拟合跑起来超简单三行代码搞定net create_transformer(); trainedNet trainNetwork(trainData, trainLabels, net, options); % 开训 predicted classify(trainedNet, testData); % 预测结果可视化才是重头戏看看咱们的混淆矩阵生成代码figure cm confusionchart(testLabels, predicted); cm.Title Transformer分类性能; cm.RowSummary row-normalized; % 显示召回率 cm.ColumnSummary column-normalized; % 显示精确率常见问题排雷指南数据维度不对检查输入层的sequenceInputLayer参数准确率上不去试试调整d_model建议64/128/256训练时间太长减少numLayers到2层试试优化方向给老铁们指条明路想搞时序预测把最后的分类层换成回归层数据量大的时候可以开并行训练options里加ExecutionEnvironment参数加个学习率衰减策略效果立竿见影最后说点实在的这套代码最大的优势就是即插即用。换数据直接把新数据按格式塞进Excel就能跑。想魔改模型结构layers数组随便你堆叠。新手建议先用默认参数跑通再慢慢调参体验炼丹的乐趣~