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分解+降维+预测！多重创新！直接写核心！EMD-KPCA-Transformer多变量时间序列光伏功率预测

效果一览

基本介绍

1.MATLAB实现EMD-KPCA-Transformer多变量时间序列光伏功率预测;

2.多变量时间序列预测 就是先emd把原输入全分解变成很多维作为输入KPCA降维 再输入Transformer预测 ;

3.运行环境Matlab2023b及以上，输出RMSE、R2、MAPE、MAE等多指标对比，

先运行main1_EMD，进行emd分解；再运行main2_KPCA降维；再运行main3_EMD_KPCA_Transformer建模预测。

注意：一种算法不是万能的，不同的数据集效果会有差别，后面的工作就是需要调整参数；

4.运行环境为Matlab2023b及以上；

5.数据集为excel，光伏数据集，输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测,所有文件放在一个文件夹；

6.命令窗口输出R2、RMSE、MAE、MAPE等多指标评价。

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程序设计

• 完整程序和数据下载私信博主回复分解+降维+预测！多重创新！直接写核心！EMD-KPCA-Transformer多变量时间序列光伏功率预测。

clc;
clear 
close all%% Transformer预测
tic
load origin_data.mat
load emd_data.mat
load KPCA_data.mat%% EMD-KPCA-Transformer预测
tic
disp('…………………………………………………………………………………………………………………………')
disp('EMD-KPCA-Transformer预测')
disp('…………………………………………………………………………………………………………………………')data=[KPCA_data X(:,end)];num_samples = length(data);    % 样本个数 
kim = 5;                       % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测
or_dim = size(data,2);
res=[];
%  重构数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(data(i: i + kim - 1,:), 1, kim*or_dim), data(i + kim + zim - 1,:)];
end% 训练集和测试集划分
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502