Transformer-BiGRU多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）
目录
效果一览
基本介绍
1.Matlab实现Transformer-BiGRU多变量时间序列预测，Transformer编码器结合双向门控循环单元多变量时间序列预测；
2.运行环境为Matlab2023b及以上；
3.data为数据集，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，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价。
主要功能
时间序列预测
使用历史时间步的特征数据预测目标值。
模型架构
结合了 Transformer 的自注意力机制（捕捉长距离依赖）和 双向 GRU（捕捉正反向时序特征）。
完整流程
涵盖数据预处理、模型构建、训练、预测、评估及可视化全流程。
程序设计
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clike
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
num_samples = length(result); % 样本个数
or_dim = size(result, 2); % 原始特征+输出数目
%% 数据集分析
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
%% 划分训练集和测试集
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);
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));参考资料
1 https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
2 https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718