Transformer-LSTM 多变量回归预测：Matlab 实现与探索

Transformer-LSTM基于Transformer结合长短期记忆神经网络的数据多变量回归预测 Matlab语言 程序已调试好无需更改代码直接替换Excel运行你先用你就是创新 多变量单输出回归回归预测也可以加好友换成分类或时间序列单列预测售前选一种回归效果如图1所示 网络结构图如图2所示评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE 可售前加好友增加各类优化算法进行参数自动化寻优如冠豪猪CPO、霜冰RIME等等也可改进任意算法 Matlab版本要求在2023b及以上没有的可附赠安装包 注 1.附赠测试数据数据格式如图3所示 2.注释清晰适合新手小白运行main文件一键出图 3.商品仅包含Matlab代码后可保证原始程序运行 4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果嘿各位搞数据预测的小伙伴们今天咱来聊聊基于 Transformer 结合长短期记忆神经网络LSTM的数据多变量回归预测用的是 Matlab 语言哦。一、模型概述Transformer - LSTM 这种组合模型结合了 Transformer 在处理长序列依赖关系的优势以及 LSTM 对时间序列数据中短期和长期依赖捕捉的能力。在多变量单输出回归任务里它就像一个聪明的猎手能从多个变量中“嗅出”与目标输出相关的关键信息。比如在一些复杂的经济数据预测场景中多个经济指标变量共同影响着某一经济趋势输出这个模型就能大显身手。二、Matlab 程序体验咱这程序已经调试得妥妥当当啦你要是想用直接替换 Excel 数据就能运行。就像这样简单% 假设数据存储在 data.xlsx 文件中 data readtable(data.xlsx); % 将表格数据转换为数值矩阵 numericData table2array(data); % 这里简单假设前几列是输入变量最后一列是输出 inputVars numericData(:, 1:end - 1); outputVar numericData(:, end);上面这段代码就是读取 Excel 数据并把它整理成模型能用的格式。先读取表格再转成数值矩阵然后分离出输入变量和输出变量。三、多种预测类型切换除了多变量单输出回归你要是有其他需求比如分类或者时间序列单列预测售前选一种哦咱这模型也能满足。要是换成分类预测思路就有点不同啦。比如说要预测某个产品是畅销还是滞销输出就从连续值变成了类别值。在 Matlab 里可能就得调整一下输出层的激活函数和损失函数。像这样% 假设已经有训练好的回归模型 netRegression % 改成分类模型这里简单示例更改输出层 netClassification replaceLayer(netRegression, outputLayer, classificationLayer); % 训练分类模型 netClassification trainNetwork(inputVars, categorical(outputVar), netClassification, trainingOptions(adam));这里先通过replaceLayer函数把回归模型的输出层换成适合分类的classificationLayer然后用分类数据重新训练模型。四、回归效果与评价指标回归效果都给你展示在图 1 里啦。评价这个模型咱用 R2、MAE、RMSE、MAPE 这些指标。R2 能反映模型对数据的拟合优度越接近 1 说明拟合得越好。MAE 就是平均绝对误差看预测值和真实值平均差多少。RMSE 是均方根误差对误差大的点更敏感。MAPE 是平均绝对百分比误差能反映预测的相对误差。Transformer-LSTM基于Transformer结合长短期记忆神经网络的数据多变量回归预测 Matlab语言 程序已调试好无需更改代码直接替换Excel运行你先用你就是创新 多变量单输出回归回归预测也可以加好友换成分类或时间序列单列预测售前选一种回归效果如图1所示 网络结构图如图2所示评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE 可售前加好友增加各类优化算法进行参数自动化寻优如冠豪猪CPO、霜冰RIME等等也可改进任意算法 Matlab版本要求在2023b及以上没有的可附赠安装包 注 1.附赠测试数据数据格式如图3所示 2.注释清晰适合新手小白运行main文件一键出图 3.商品仅包含Matlab代码后可保证原始程序运行 4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果在 Matlab 里计算这些指标也不难% 假设已经得到预测值 yPred 和真实值 yTrue yPred predict(net, inputVars); mae mean(abs(yPred - yTrue)); rmse sqrt(mean((yPred - yTrue).^2)); mape mean(abs((yPred - yTrue)./yTrue)) * 100; r2 1 - sum((yTrue - yPred).^2) / sum((yTrue - mean(yTrue)).^2);这段代码里先通过训练好的模型net得到预测值yPred然后分别计算 MAE、RMSE、MAPE 和 R2。五、优化与改进售前加好友的话还能增加各类优化算法进行参数自动化寻优呢像冠豪猪 CPO、霜冰 RIME 等等超有趣。或者你也可以改进任意算法。比如说改进 LSTM 单元里的门控机制说不定就能让模型性能更上一层楼。六、Matlab 版本与数据Matlab 版本得在 2023b 及以上哦如果没有咱还附赠安装包。而且还送测试数据数据格式就像图 3 那样。程序注释也特别清晰新手小白运行 main 文件一键就能出图超方便。不过得说清楚哈这模型只是提供一个衡量数据集精度的方法替换数据不一定能得到你超满意的结果但探索的乐趣不就在这嘛感兴趣的小伙伴赶紧加好友一起探索这个有趣的模型世界呀