【重磅原创改进代码】基于自适应峰谷感知（APVP）多头注意力（MHA）多任务学习（MTL）的多变量多输出时间序列预测

✅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。 内容介绍本代码的核心在于借助自适应峰谷感知APVP模块动态探测历史序列中的局部极值特征生成可学习的峰谷敏感权重。这些权重与多头注意力MHA机制深度融合促使模型能够自适应地聚焦于负荷波动的关键时段如波峰与波谷。与此同时结合多任务学习MTL框架模型可共享底层特征并并行预测多个相关负荷变量有效提升了特征利用效率与泛化能力。其具备以下显著优势APVP 机制强化了对序列关键转折点的捕捉能力提高了峰值和谷值时段的预测精度MHA 提供了多尺度特征交互能力MTL 通过任务间知识共享提升了整体预测的稳定性与效率进而在复杂的多变量负荷预测任务中实现更为准确、稳健的预测性能。1. 数据准备与特征工程本 APVP - MHA - MTL - LSTM 时间序列预测模型的构建始于严谨的数据准备与特征工程阶段此阶段为后续深度学习模型的搭建筑牢根基。代码首先尝试从 “电热冷气负荷数据.xlsx” 文件读取能源负荷数据若该文件不存在则生成涵盖电、气、冷、热四种负荷类型的模拟数据集。模拟数据运用正弦函数模拟日周期特性并添加随机噪声以贴近真实场景中的波动性。数据读取完成后模型采用滑动窗口技术构建输入 - 输出对。这种设计充分挖掘了时间序列的时序依赖性同时构建了多变量输入与多输出预测的统一框架。特征工程是该模型预处理的核心步骤旨在丰富输入特征空间增强模型对复杂时间模式的捕捉能力。代码构建了一个综合性特征集涵盖原始负荷变量、时间特征、滞后特征以及移动平均特征。在时间特征工程方面采用周期性编码技术将小时和周这两种时间尺度转化为正弦和余弦分量巧妙解决了传统独热编码处理循环时间变量时的边界不连续问题。滞后特征通过引入历史时刻的负荷值滞后 1、2、3、6 步为模型提供短期历史依赖信息。移动平均特征则通过计算近 3 步和 6 步的滑动平均值提炼出负荷序列的趋势信息。这些特征共同构建起一个多维特征空间全面刻画了负荷序列的时变性、周期性以及趋势性。数据标准化采用 MinMaxScaler 将各特征缩放到 [0, 1] 区间这不仅加快了模型训练的收敛速度还消除了不同量纲特征对模型学习的干扰。在数据划分与序列构建阶段代码以 80% - 20% 的比例划分训练集和测试集确保模型训练与评估的科学性。滑动窗口序列构建函数 create_sequences 将多维特征矩阵转化为三维张量结构样本数 × 时间步 × 特征数这种格式与深度学习模型对时序数据的处理需求高度契合。多任务学习的目标变量同时包含电、气、冷、热四种负荷实现了单一模型同时预测多种能源需求显著提升了计算效率与模型参数利用率。此阶段的实现过程极为严谨包括对 NaN 值的妥善处理、特征选择的合理性考量以及数据维度的一致性检查为后续复杂深度学习模型的训练提供了可靠的数据基础。2. 创新模型架构设计与实现APVP - MHA - MTL - LSTM 模型的核心创新之处在于自适应峰谷感知机制APVP与多头注意力机制MHA的深度融合这一设计在传统 LSTM 基础上实现了对负荷序列关键波动时刻的精准捕捉。模型架构从输入层起步首先通过 Dense 投影层将原始特征空间映射到高维表示空间d_model 64并运用 LayerNormalization 进行归一化处理保障梯度传播的稳定性。紧接着创新性的 APVP 模块开始发挥关键作用。该模块包含两个重要技术组件峰值检测卷积核与谷值检测卷积核分别借助 1D 卷积操作提取序列中的局部极值特征。峰值检测器通过标准卷积操作识别序列中的峰值模式而谷值检测器则巧妙地对输入序列取负后进行卷积操作将谷值检测转化为峰值检测问题大幅简化了模型实现的复杂度。APVP 机制的数学原理基于可学习的敏感度参数 α该参数在训练过程中自适应调整以平衡峰谷感知权重与常规注意力之间的比例关系。具体而言APVP 模块先分别提取峰值和谷值特征然后通过融合层Dense with sigmoid生成 [0, 1] 范围内的感知权重最后通过公式 pv_weights α * pv_weights (1 - α) * 0.5 进行自适应调整。这种设计使得模型能够依据具体数据特性动态调整对峰谷时刻的关注程度。当 α 接近 1 时模型高度聚焦于极值点当 α 接近 0 时则回归至标准注意力机制。生成的峰谷感知权重随后传递至多头注意力模块通过维度扩展和重复操作与注意力分数矩阵进行逐元素相乘实现 “1 pv_weights_expanded” 的加权效果强化峰谷时刻的注意力分数。多头注意力机制在 APVP 权重的引导下运行采用标准的缩放点积注意力计算方法并创新性地将峰谷感知权重融入注意力分数计算过程。具体实现中模型将输入序列通过不同的线性变换得到查询Q、键K、值V矩阵然后分割为多个注意力头进行并行计算。注意力分数计算采用 scaled_attention_logits matmul_qk /sqrt (dk) 公式随后与扩展后的峰谷权重融合scaled_attention_logits scaled_attention_logits * (1 pv_weights_expanded)。这种乘法融合机制既增强了峰谷时段的注意力分数又维持了注意力分布的相对关系。经过 softmax 归一化后注意力权重与值矩阵相乘得到上下文表示最后通过线性变换和残差连接与 LSTM 输出融合形成兼顾长期依赖和关键局部特征的混合表示。多任务学习框架体现在模型的输出层设计上四种负荷预测任务共享前期的特征提取和表示学习层但在最后阶段分化为独立的输出头。每个任务头包含一个 32 维的 Dense 隐藏层ReLU 激活和一个线性输出层这种设计既确保了任务间的知识共享又允许任务特定的适应性调整。共享层的 LSTM 单元采用 64 维隐藏状态能够捕捉长时间依赖关系而 Dropout 层0.2 比率的设置有效防止了过拟合。模型的最终输出通过 Concatenate 层将四个任务头的预测结果拼接为四维向量实现单次前向传播同时预测多种负荷的目标。整个模型架构充分体现了深度学习中的模块化设计理念各组件职责清晰通过精心设计的连接方式协同运作共同提升多变量多输出时间序列预测的精度与稳健性。3. 训练优化、评估与可视化在模型训练阶段采用专门设计的峰谷加权损失函数以及自适应学习率调整策略确保模型在关注整体预测精度的同时着重提升对峰谷关键时段的预测性能。PeakValleyWeightedLoss 类在标准均方误差MSE基础上引入基于局部统计特征的动态权重机制。损失计算首先算出基础 MSE然后分析真实值的局部统计特性计算每个时间点的标准化偏差deviation abs (y_true - y_mean) /y_std偏差越大表明该点越可能是峰谷点。权重计算采用公式 weights 1.0 0.5 * deviation使峰谷点的损失权重提升至 1.5 倍而平稳点的权重接近 1.0。最终加权损失为 weighted_mse mean (weights * square (y_true - y_pred))这种设计使模型在训练过程中对难以预测的峰谷时段给予更多关注。训练优化配置融合了深度学习的最佳实践Adam 优化器以 0.001 的初始学习率进行自适应矩估计EarlyStopping 回调监控验证损失若连续 15 轮无改善则终止训练同时恢复最佳权重ReduceLROnPlateau 回调在验证损失连续 8 轮处于平台期后以 0.5 因子降低学习率最低至 1e - 6。这种组合策略有效平衡了训练效率与模型性能避免过拟合以及因学习率不当导致的训练停滞。训练过程采用 32 的小批量大小验证集比例为 20%最大训练轮次为 100实际训练通常在 EarlyStopping 触发时提前结束。训练历史数据的记录为后续模型分析与调优提供了重要参考包括每轮的训练损失、验证损失、训练 MAE 和验证 MAE。模型评估体系构建了一个多维度、多指标的综合性评价框架从不同角度全面衡量预测性能。评估阶段首先将标准化预测结果反变换回原始量纲然后针对每种负荷类型分别计算四项核心指标均方根误差RMSE衡量预测误差的总体幅度平均绝对误差MAE提供误差的直观理解平均绝对百分比误差MAPE评估相对误差水平归一化均方根误差NRMSE提供无量纲的性能比较基准。这些指标的计算充分考虑了数值稳定性如在 MAPE 计算中加入 1e - 8 的小常数以防止除零错误。评估结果以结构化方式呈现包含每种负荷的详细指标值以及整体平均值为模型性能的横向对比和纵向改进提供量化依据。可视化系统设计了五类相辅相成的图表从训练过程、预测效果、误差分布、指标对比到模型架构全方位展示模型性能与工作原理。训练历史曲线图包含损失和 MAE直观呈现模型的收敛过程以及过拟合迹象预测对比图将实际值与预测值叠加显示着重展示前 200 个时间点的细节并以半透明区域填充二者差异误差分布箱型图展示预测误差的统计特性包括中位数、四分位距以及异常值指标对比柱状图并排显示 RMSE、MAE 和 NRMSE 在不同负荷间的比较散点图以预测值为纵轴、实际值为横轴辅以完美预测对角线和 R² 决定系数评估预测的系统性偏差。模型架构图采用手动绘制方式清晰展示 APVP - MHA - MTL - LSTM 各组件之间的数据流与连接关系特别用红色突出显示创新模块。结果汇总与创新点总结部分系统梳理了模型的核心贡献与技术优势将自适应峰谷感知机制的具体实现归纳为四个关键创新点峰谷特征自动检测通过 1D 卷积实现无监督极值点识别可学习敏感度参数赋予模型自适应调整能力注意力权重融合创造了峰谷感知与多头注意力的协同效应峰谷加权损失函数从优化目标层面强化对关键时段的学习。这些创新点共同构成了 APVP - MHA - MTL - LSTM 方法相较于传统时间序列预测模型的独特优势为多变量多输出能源负荷预测提供了全新解决方案。整个实现过程完整呈现了从数据准备、特征工程、模型设计、训练优化到评估可视化的机器学习流水线兼具高度的工程实用性与学术参考价值。⛳️ 运行结果 参考文献《基于多头注意力机制与多任务学习的冷库净负荷短期预测模型》《基于BiLSTM和多头注意力机制的超短期电力负荷预测》《基于多头注意力机制的ResNet-UNet短期风电功率预测》《基于MSCPO与多任务学习的短期光伏功率预测》《基于TCN-TPA-BiLSTM模型和多任务学习的综合能源系统多元负荷预测》《基于多任务学习下的快速充电锂离子电池SOH估计方法》更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~ 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心