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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_lstm回归预测

lstm回归预测

**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 **


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)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
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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

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