**回归预测|基于Transformer-LSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 **

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前言

回归预测|基于Transformer-LSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 Transformer-LSTM

一、Transformer-LSTM模型

Transformer-LSTM回归预测模型是结合了Transformer和LSTM两种不同类型的神经网络模型的优势，以实现时间序列或序列数据的预测任务。下面是对这种混合模型的详细原理和流程的描述：

Transformer-LSTM模型的原理

1. Transformer

Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出，主要用于处理自然语言处理任务。它的核心组件包括：

• 自注意力机制（Self-Attention）：允许模型在处理序列数据时关注到序列中所有位置的信息，而不仅仅是邻近的词汇。自注意力机制通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的相关性来生成序列中的每个位置的表示。

• 位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer模型没有内建的序列顺序信息，它使用位置编码来注入序列中词汇的位置信息。

• 多头注意力机制（Multi-Head Attention）：通过并行的自注意力机制来捕捉不同的特征和关系，从而提高模型的表达能力。

• 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：在每个注意力层之后，使用全连接网络来进一步处理注意力机制的输出。

• 层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）：提高模型训练的稳定性和效果。

2. LSTM

长短期记忆网络（LSTM）是一种改进的循环神经网络（RNN），用于处理和预测时间序列数据。LSTM通过引入门控机制来解决标准RNN中的梯度消失和爆炸问题。LSTM的核心组件包括：

• 输入门（Input Gate）：决定当前输入数据有多少信息应该被保留到记忆单元中。

• 遗忘门（Forget Gate）：决定记忆单元中的哪些信息应该被丢弃。

• 输出门（Output Gate）：决定从记忆单元中输出多少信息到当前的隐藏状态。

• 记忆单元（Cell State）：用来存储长期信息，是LSTM的核心部分。

Transformer-LSTM模型的结合

结合Transformer和LSTM的模型可以结合两者的优点，用于更复杂的时间序列预测任务。基本流程如下：

1. 输入序列准备：将时间序列数据准备成适合模型输入的形式，通常包括特征工程和数据预处理步骤。

2. Transformer编码器（Encoder）：使用Transformer的编码器部分来处理输入序列。编码器将序列数据通过自注意力机制转化为高维表示。这部分可以捕捉序列中的长距离依赖关系和全局信息。

3. LSTM层：将Transformer编码器输出的高维表示输入到LSTM层。LSTM可以进一步处理这些高维特征，学习序列中的短期依赖和时间序列的动态特性。

4. 回归预测：LSTM层的输出经过全连接层进行回归预测，得到最终的预测结果。

5. 模型训练：使用回归损失函数（如均方误差）训练模型，优化模型的参数以提高预测性能。

模型的实现流程

1. 数据预处理：

   • 标准化或归一化数据。
   • 创建训练、验证和测试集。
   • 将数据分割成适合输入模型的序列。

2. 构建Transformer-LSTM模型：

   • 定义Transformer编码器层，设置自注意力机制的头数、位置编码等。
   • 添加LSTM层，用于处理Transformer编码器的输出。
   • 设计回归层，通常是一个全连接层，用于将LSTM的输出映射到预测结果。

3. 训练模型：

   • 定义损失函数和优化器。
   • 使用训练数据训练模型，优化模型参数。
   • 在验证集上进行调参和模型评估。

4. 评估和预测：

   • 在测试集上评估模型的性能。
   • 使用模型进行实际预测，并分析结果。

二、实验结果

Transformer-LSTM回归预测结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
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

%%  划分训练集和测试集
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 = T_train;
t_test  = T_test;

四、代码获取

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五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出