Transformer-BiGRU多特征输入时间序列预测（Pytorch）

效果一览

基本介绍

Transformer-BiGRU多特征输入时间序列预测
可以做风电预测，光伏预测，寿命预测，浓度预测等。
Python代码，基于Pytorch编写
1.多特征输入单步预测，多步预测，回归预测。
2.可用作风电预测，光伏预测等。
3.代码本人编写和调试，注释清晰
4.csv,xlsx读取，只要替换自己数据集即可。
Transformer-BiGRU多特征输入时间序列预测结合了Transformer和双向门控循环单元（BiGRU）的深度学习模型，用于处理具有多个特征输入的时间序列数据，并进行预测。Transformer可以帮助模型捕获全局依赖关系和长距离依赖，而BiGRU则可以帮助模型学习时间序列数据中的时序信息和特征表示。

程序设计

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import math
import numpy as np
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim import Adam
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tqdm import tqdm

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501