Transformer创新模型！Transformer+BO-SVR多变量回归预测，添加气泡图、散点密度图（Matlab）

Transformer创新模型！Transformer+BO-SVR多变量回归预测，添加气泡图、散点密度图（Matlab）

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现Transformer+BO-SVR多变量回归预测，Transformer+BO-SVR/Bayes-SVR（程序可以作为论文创新支撑，目前尚未发表）；

2.Transformer提取特征后，贝叶斯算法选择最佳的SVM核函数参数c和g，运行环境为Matlab2023b及以上；

3.data为数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；

4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价；

在预测任务中，结合Transformer和支持向量回归（SVR）的方法可以充分利用Transformer在特征提取上的强大能力和SVR在回归任务中的准确性。以下是一个详细的步骤，使用Transformer提取特征，然后结合贝叶斯优化（BO）来选择最佳的SVM核函数参数c（正则化参数）和g（gamma参数，用于RBF核）。

步骤1：数据准备
数据收集：收集并准备数据。

数据预处理：归一化数据，以确保模型训练的有效性。

步骤2：使用Transformer提取特征
构建Transformer模型：

根据数据维度和预测需求，设计一个适合的Transformer模型。包括输入嵌入层、多头注意力机制、位置编码等。

训练Transformer模型：

使用数据训练Transformer模型，目标是学习数据的潜在表示或特征。

特征提取：

从训练好的Transformer模型中提取特征。

步骤3：贝叶斯优化支持向量回归（BO-SVR）
初始化SVR模型：

选择一个支持向量回归模型，确定使用的核函数（RBF核）。

定义优化目标：

确定一个损失函数来衡量SVR模型的性能。

贝叶斯优化过程：

使用贝叶斯优化算法（如高斯过程优化）来搜索最优的c和g参数。

贝叶斯优化通过迭代地选择参数组合、评估模型性能并更新参数空间的概率分布来工作。在每次迭代中，算法会根据当前的最佳估计选择下一个最有希望的参数组合进行评估。

实施贝叶斯优化：

使用找到的最优c和g参数训练最终的SVR模型。

评估模型在验证集或测试集上的性能。

步骤4：Transformer+BO-SVR/Bayes-SVR整合
整合流程：将Transformer特征提取步骤和BO-SVR步骤整合到一个完整的预测流程中。

模型评估：使用交叉验证或独立测试集评估整个流程的性能。

注意事项

数据划分：确保在优化SVR模型时，使用交叉验证。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信博主回复Transformer创新模型！Transformer+BO-SVR多变量回归预测，添加气泡图、散点密度图（Matlab）。

%%  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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%  格式转换
for i = 1 : M vp_train{i, 1} = p_train(:, i);
endfor i = 1 : N vp_test{i, 1} = p_test(:, i);
end%% 构建的Transformer模型
outputSize = 1;  %数据输出y的维度  
numChannels = f_;
maxPosition = 256;
numHeads = 4;
numKeyChannels = numHeads*32;layers = [

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340