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贝叶斯优化Transformer融合支持向量机多变量回归预测，附相关性气泡图、散点密度图，Matlab实现

web 2025/5/16 6:45:21

贝叶斯优化Transformer融合支持向量机多变量回归预测，附相关性气泡图、散点密度图，Matlab实现

效果一览

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基本介绍

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

2.Bayes-Transformer提取特征后，输入SVM中，运行环境为Matlab2023b及以上；

3.data为数据集，输入多个变量，输出单个变量，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。
代码功能
此代码实现了一个结合Transformer模型和SVM的回归预测框架，具体功能包括：

数据预处理：导入数据，构建输入-输出。

模型构建：使用贝叶斯优化搜索Transformer的超参数（注意力头数、学习率、正则化系数），构建包含位置嵌入和自注意力机制的Transformer模型。

特征提取与预测：利用训练好的Transformer提取序列特征，输入到SVM模型中进行回归预测。

性能评估：计算RMSE、R²、MAE、MAPE、MBE、MSE等指标，并绘制预测结果对比图及误差分析图。

主要原理
数据建模：转换为监督学习问题。

Transformer模型：利用自注意力机制捕捉序列中的长程依赖关系，位置嵌入层编码时间顺序信息。

贝叶斯优化：在超参数空间中搜索最优组合，平衡探索与利用，提高模型性能。

SVM回归：将Transformer提取的高维特征作为输入，利用SVM的非线性拟合能力进行预测。

模型结构
Transformer部分：

输入层：接收序列数据，维度为原始特征数（numChannels）。

位置嵌入层：为输入序列添加位置编码，增强模型对时序的感知。

自注意力层：包含两个多头自注意力层（头数由贝叶斯优化确定），用于捕捉序列内部的依赖关系。

全连接层：将注意力输出映射到目标维度（outputSize=1）。

SVM部分：

使用Transformer中间层的激活值作为特征，通过支持向量回归（SVR）进行最终预测。

算法流程
数据准备：

划分输入-输出序列对，归一化数据。

将训练集和测试集转换为序列输入格式。

超参数优化：

贝叶斯优化搜索numHeads、InitialLearnRate、L2Regularization。

模型训练：

使用优化后的超参数训练Transformer模型。

提取Transformer中间层特征，训练SVM模型。

预测与评估：

对训练集和测试集进行预测，反归一化后计算误差指标。

绘制预测对比图、误差分布图及拟合效果图。
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程序设计

完整源码私信回复贝叶斯优化Transformer融合支持向量机多变量回归预测，附相关性气泡图、散点密度图，Matlab实现

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  导入数据
result = xlsread('数据集.xlsx');%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征长度%%  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, -1, 1);%将训练集和测试集的数据调整到0到1之间
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, -1, 1);% 对测试集数据做归一化
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train =  double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test  =  double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train =  double(t_train)';
t_test  =  double(t_test )';%%  数据格式转换
for i = 1 : MLp_train{i, 1} = p_train(:, :, 1, i);
endfor i = 1 : NLp_test{i, 1}  = p_test( :, :, 1, i);
end