基于Transformer的单变量时序预测：Matlab实战指南

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收藏 2025-11-26

嘿，小伙伴们！今天为大家带来一份基于 Transformer 模型的单变量时间序列预测 Matlab 实现代码。该代码不仅支持单变量时序预测，还可灵活调整用于分类任务、多变量时间序列预测或回归分析，代码已调试完成，无需复杂配置，替换数据即可直接运行，非常适合初学者使用。

一、Transformer 模型的优势

Transformer 作为一种创新性的神经网络架构，近年来在多个领域广泛应用并表现出色。其核心优势在于能够有效捕捉时间序列中的长期与短期依赖关系，同时深入挖掘光伏功率、电力负荷等数据特征之间的复杂关联。将其应用于光伏发电量或电网负荷的预测任务中，可显著提升预测精度。

二、代码结构与实现细节

以下为部分关键代码片段展示：

% 加载数据，假设数据存储在excel文件中
data = readtable('your_data_file.xlsx'); 
% 将表格数据转换为数值矩阵
num_data = table2array(data); 
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; 
train_size = floor(train_ratio * size(num_data, 1)); 
train_data = num_data(1:train_size, :); 
test_data = num_data(train_size+1:end, :); 

% 数据归一化处理
[train_norm, mu, sigma] = zscore(train_data); 
test_norm = (test_data - mu)./sigma; 

% 构建Transformer模型
input_size = size(train_norm, 2); 
num_heads = 4; 
num_layers = 3; 
d_model = 128; 
ffn_dim = 512; 
dropout_rate = 0.2; 

model = createTransformerModel(input_size, num_heads, num_layers, d_model, ffn_dim, dropout_rate);

代码首先从 Excel 文件中读取原始数据，并自动划分训练集与测试集。随后进行数据归一化处理——这是提升模型收敛速度和稳定性的常用手段。接着构建 Transformer 网络结构，其中设置了输入维度、注意力头数、编码器层数、隐藏层大小等关键参数。这些超参数对最终模型性能具有重要影响，用户可根据实际需求自行调整优化。

三、运行环境与使用说明

运行环境要求：需使用 MATLAB 2023b 或更高版本。
评估指标全面：包含 R（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）以及 RPD（相对预测偏差）等多种评价标准，帮助全面评估模型效果。
可视化丰富：程序运行过程中将自动生成多张结果图表，便于直观分析预测效果与误差分布。
注释清晰易懂：代码内含详尽中文注释，逻辑条理清晰，即便是刚入门的新手也能快速理解每一模块的功能。
数据替换便捷：附带测试数据集，用户只需将自己的数据导入 Excel 文件并替换原有数据即可直接运行，无需修改主程序结构。

确保原始程序能正常执行的前提下，可自由扩展功能或更换模型结构。

四、模型拓展与定制化支持

本代码框架具备良好的可扩展性，支持根据具体应用场景进行算法优化或模型替换。例如，若希望尝试 LSTM 模型进行对比实验，仅需对网络结构部分进行简单修改即可实现：

% 构建LSTM模型
num_hidden = 100; 
layers = [...
    sequenceInputLayer(input_size) 
    lstmLayer(num_hidden) 
    fullyConnectedLayer(1) 
    regressionLayer]; 

lstm_model = trainNetwork(train_norm, train_labels, layers, options);

通过替换不同的神经网络模块，可以方便地比较各类模型在相同数据下的预测表现，有助于选择最优方案。