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Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型回归预测对比，Matlab代码实现

效果一览

基本介绍

这段代码是一个综合性的回归预测项目，实现了多种深度学习模型对数据的预测和性能对比。以下是详细分析：

主要功能

1. 多模型回归预测：实现了5种深度学习模型进行预测：
   • CNN（卷积神经网络）
   • BiGRU（双向门控循环单元）
   • CNN-BiGRU（卷积与循环神经网络融合）
   • Transformer（自注意力机制模型）
   • Transformer-BiGRU（注意力与循环网络融合）
2. 完整的预测流程：
   • 数据导入与预处理
   • 模型构建与训练
   • 预测结果反归一化
   • 多维度性能评估
   • 可视化结果展示
3. 综合性能对比：
   • 计算RMSE、MAE、MAPE、R²、MSE等评价指标
   • 多种可视化对比图表
   • 结构化结果输出
   算法步骤
4. 数据预处理：
   • 从Excel导入103×8维数据
   • 随机打乱数据集
   • 70%训练集/30%测试集划分
   • 数据归一化(mapminmax)
   • 数据平铺(reshape)适应不同模型输入
5. 模型构建与训练：
   数据准备
   CNN模型
   BiGRU模型
   CNN-BiGRU模型
   Transformer模型
   Transformer-BiGRU模型
6. 预测与评估：
   • 各模型分别预测训练/测试集
   • 反归一化获得实际尺度结果
   • 计算多种评价指标
   • 生成多类对比图表
   技术路线
7. 核心架构：
   • CNN：双卷积层(16/32滤波器) + 批归一化 + Dropout
   • BiGRU：双向GRU层(40神经元) + 拼接层
   • CNN-BiGRU：卷积特征提取 + BiGRU时序处理
   • Transformer：位置编码 + 自注意力层(4头)
   • Transformer-BiGRU：Transformer编码 + 双向GRU
8. 创新设计：
   • 自定义FlipLayer实现双向处理
   • 序列折叠/展开层(sequenceFoldingLayer)
   • 多模态融合(concatenationLayer)
   • 位置嵌入(positionEmbeddingLayer)
   参数设定
   模型 关键参数 值
   通用 训练比例 70%
   输出维度 1
   CNN 卷积核 [3,1]
   滤波器数 16→32
   Epochs 500
   BiGRU 隐藏单元 40
   Epochs 50
   Transformer 注意力头 4
   键通道 128
   Epochs 200
   运行环境
   软件要求：

• MATLAB R2023b+
应用场景
适用领域：

• 多特征输入(7输入特征)
• 数值型连续变量预测
• 模型选型与性能对比需求
创新点总结

1. 多模型集成：首次在同框架内实现5类先进模型对比
2. 可视化体系：开发雷达图/罗盘图等多种专业可视化
3. 架构创新：
   • Transformer-BiGRU混合架构
   • 双向GRU自定义实现
   • 序列折叠/展开处理
4. 评估体系：5种量化指标+多维可视化评估
   该代码适合需要进行预测的科研和工程应用，特别适用于需要对比不同深度学习模型性能的场景。通过完整的流程设计和丰富的可视化，为模型选择和性能评估提供了专业解决方案。

程序设计

• 完整程序和数据下载私信博主回复Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型回归预测对比，Matlab代码实现。

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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%%  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);
%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502