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NRBO - Transformer - BiLSTM回归：Matlab实现的数据预测魔法

news 2026/8/18 4:20:42

NRBO-Transformer-BiLSTM回归 Matlab代码基于牛顿拉夫逊优化算法优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的数据回归预测(可以更换为分类/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 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、负荷预测的准确性。 NRBO作为24年新算法，表现出较强的性能，前可以更换为其他算法，需要私信 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【如果没有可私信我，我】 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用适合新手小白

嘿，各位小伙伴！今天来聊聊一个超酷的数据预测方法——NRBO - Transformer - BiLSTM回归，用Matlab实现，新手小白也能轻松上手哦！

一、啥是NRBO - Transformer - BiLSTM回归

Transformer作为近年来超火的神经网络结构，就像一个神奇的关系挖掘器。它能把光伏、负荷数据特征间那些复杂得像一团乱麻的关系，以及时间序列里的长短期依赖关系，都给梳理得明明白白，大大提高了光伏功率、负荷预测的准确性。而双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）也不简单，对处理序列数据那是相当在行。再加上2024年新出的NRBO算法，性能超强，要是你想换其他算法，私信我就行啦。

二、Matlab代码展示

% 这里假设已经读取好了数据，数据格式为excel，存放在data矩阵中 data = readtable('your_excel_file.xlsx'); % 将表格数据转换为数值矩阵 data = table2array(data); % 划分输入特征和目标值 input_features = data(:, 1:end - 1); target_values = data(:, end); % 构建Transformer编码器部分 % 这里简单示意，实际代码会更复杂 num_layers = 3; d_model = 128; num_heads = 8; ffn_dim = 512; transformer_encoder = createTransformerEncoder(num_layers, d_model, num_heads, ffn_dim); % 构建BiLSTM部分 num_hidden_units = 64; bilstm_layer = bilstmLayer(num_hidden_units, 'OutputMode', 'last'); % 组合模型 layers = [... sequenceInputLayer(size(input_features, 2)) bilstm_layer fullyConnectedLayer(1) regressionLayer]; % 定义优化器，这里可以使用NRBO优化算法（实际需导入相关代码） % 以下以Adam优化器简单示意 options = trainingOptions('adam',... 'MaxEpochs', 100,... 'InitialLearnRate', 0.001,... 'GradientThreshold', 1,... 'ExecutionEnvironment', 'gpu'); % 训练模型 net = trainNetwork(input_features, target_values, layers, options);

代码分析

数据读取：readtable函数从excel文件中读取数据，再用table2array转换为数值矩阵，方便后续处理。
特征和目标划分：把矩阵前几列作为输入特征，最后一列作为目标值，这是典型的数据准备步骤。
Transformer编码器构建：通过createTransformerEncoder函数（实际要自己实现具体细节哦）创建Transformer编码器，设置层数、模型维度、头数等关键参数。
BiLSTM构建：bilstmLayer创建BiLSTM层，设置隐藏单元数和输出模式。
模型组合：将序列输入层、BiLSTM层、全连接层和回归层组合起来，形成完整的预测模型。
优化器和训练：这里用Adam优化器简单示意训练过程，设置训练轮数、初始学习率等参数，然后调用trainNetwork训练模型。