分类预测|基于Transformer-LSTM的数据分类预测Matlab程序 多特征输入多类别输出

分类预测|基于Transformer-LSTM的数据分类预测Matlab程序 多特征输入多类别输出

一、Transformer-LSTM基本原理

要深入了解Transformer-LSTM组合模型用于分类预测的原理和流程，可以分为几个关键步骤：

1. 模型原理

Transformer

• 自注意力机制：允许模型关注输入序列中的所有单词，计算其相关性。多头注意力可以并行计算多个注意力分量。
• 位置编码：引入序列位置的信息，因为Transformer缺乏处理顺序的能力。
• 编码器结构：通过堆叠多个编码器层来处理输入数据，通常包括自注意力机制和前馈神经网络。

LSTM

• 处理长短期依赖：通过遗忘门、输入门和输出门来有效管理长期依赖关系。
• 时间序列建模：适合捕捉序列数据中的动态变化和依赖关系。

2. 流程步骤

1. 数据预处理

• 文本清洗：去除噪声，标准化文本。
• 分词与嵌入：将文本转化为词嵌入（例如，使用Word2Vec、GloVe或BERT）。

2. Transformer编码器

• 嵌入层：将输入序列转换为固定维度的嵌入表示。
• 多头自注意力：并行计算多个注意力分量，捕捉不同的上下文信息。
• 前馈网络：对每个位置的表示进行进一步处理和特征提取。
• 层归一化与残差连接：帮助稳定训练和改进模型收敛性。

3. LSTM层

• 处理Transformer输出：将Transformer的输出作为LSTM的输入。
• LSTM单元：捕捉序列数据的时间依赖性，增强对长期依赖关系的建模。

4. 分类层

• 全连接层：将LSTM的输出映射到目标类别的维度。
• 激活函数：如ReLU，加入非线性变换。
• 输出层：使用softmax（多分类）或sigmoid（二分类）函数将模型输出转换为预测概率。

5. 模型训练与评估

• 损失函数：通常使用交叉熵损失函数。
• 优化器：选择合适的优化算法（如Adam、SGD）进行训练。
• 评估指标：如准确率、F1分数等，用于评估模型的性能。

3. 优势与应用

• Transformer：处理长距离依赖关系、全局信息。
• LSTM：处理时间序列中的局部和长期依赖。
• 组合优势：通过结合Transformer的全局特征捕捉能力和LSTM的时间序列处理能力，提高分类任务的准确性和鲁棒性。

二、实验结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
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