多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速预测模型

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前言

本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种多特征变量序列预测模型Transformer + BiLSTM,以提高时间序列数据的预测性能。该数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量,通过滑动窗口制作数据集,利用多变量来预测风速。

风速数据集的详细介绍可以参考下文:

风速预测(一)数据集介绍和预处理_垂直风速气象数据源-CSDN博客

1 多特征变量数据集制作与预处理

1.1 导入数据

1.2 数据集制作与预处理

先划分数据集,按照9:1划分训练集和测试集

制作数据集

2 基于Pytorch的Transformer + BiLSTM 预测模型

2.1 定义Transformer + BiLSTM预测模型

注意:输入风速数据形状为 [256, 7, 8], batch_size=256,7代表序列长度(滑动窗口取值),  维度8维代表挑选的8个变量。

2.2 设置参数,训练模型

50个epoch,MSE 为0.00084517,多变量特征Transformer-BiLSTM预测效果良好,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。

注意调整参数:

  • 可以适当增加Transformer层数和隐藏层的维度,微调学习率;

  • 调整BiLSTM层数和维度数,增加更多的 epoch (注意防止过拟合)

  • 可以改变滑动窗口长度(设置合适的窗口长度)

3 模型评估与可视化

3.1 结果可视化

3.2 模型评估

4 代码、数据整理如下:

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