时空预测+特征分解！高性能！EMD-Transformer和Transformer多变量交通流量时空预测对比

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现EMD-Transformer和Transformer多变量交通流量时空预测对比，时间上考虑历史流量信息的影响，空间上考虑邻接路段对目标路段交通流量的影响；

2.emd把原输入全分解变成很多维作为Transformer输入预测 ;

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_EMD_Transformer建模预测对比。

程序设计

• 完整程序和数据下载私信博主回复时空预测+特征分解！高性能！EMD-Transformer和Transformer多变量交通流量时空预测对比。

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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 + 1
    res(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