✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
研究背景
- 实际应用需求：在金融、气象、工业等领域，单变量时序预测至关重要。如金融领域的股票价格预测、气象领域的气温预测等，准确的预测有助于决策制定、资源分配和风险防范。
- 传统方法的局限：传统预测方法如 ARIMA 等，存在线性假设，难以刻画实际时间序列的非线性特征，且对长序列依赖处理能力不足，面对复杂的单变量时间序列时预测精度较低。
- 现有深度学习模型的不足：Transformer 虽能捕捉长距离依赖且可并行计算，但对时间序列局部细节捕捉能力弱；BiLSTM 能较好捕捉局部特征和时间依赖关系，但随着序列长度增加，计算复杂度上升，训练效率低。此外，Transformer 与 BiLSTM 结合的模型性能高度依赖参数设置，手动调参难以找到最优解。
原理介绍
- Transformer 架构：基于自注意力机制，能同时考虑序列中所有元素，计算每个时间点与其他时间点的 “相关度”，从而捕捉长距离依赖关系。位置编码为模型提供序列顺序信息，经过多层特征提取后，通过全连接层将特征向量映射为预测值。
- BiLSTM 原理：BiLSTM 是 RNN 的改进，通过正向和反向两个 LSTM 单元，同时从两个方向处理时间序列数据，能充分利用前后文信息，其门控结构可有效捕捉时间序列的局部特征和时间依赖关系。
- 模型结合方式：将 Transformer 与 BiLSTM 结合，先由 Transformer 提取单变量时间序列的全局特征，再利用 BiLSTM 进一步捕捉序列的局部细节信息，最后通过全连接层等生成预测结果，实现对单变量时间序列更全面的特征提取和更准确的预测。
- 差分进化算法（DE）优化：DE 是基于群体的全局优化算法。在 DE-Transformer-BiLSTM 模型中，将 Transformer 和 BiLSTM 的参数看作 DE 算法中的个体，通过变异、交叉和选择操作，根据预测误差（如均方误差）调整模型参数，引导参数朝着使预测误差最小化的方向优化，让模型跳出局部最优解，收敛到全局最优或近似全局最优的参数配置，提升模型预测性能。
⛳️ 运行结果
