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贝叶斯优化Transformer融合支持向量机多变量时间序列预测，Matlab实现

效果一览

基本介绍

1.BO-Transformer+SVM多变量时间序列预测，BO-SVM/Bayes-Transformer+SVM（程序可以作为论文创新支撑，目前尚未发表）；

2.BO-SVM/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，考虑历史特征的影响，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的时间序列预测框架，具体功能包括：

数据预处理：导入时间序列数据，通过延时步长预测构建输入-输出序列对。

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
时间序列建模：通过历史数据预测，将时间序列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。

应用场景
时间序列预测：适用于需利用历史数据预测下一个点的场景，如：

股票价格预测

能源负荷预测

气象数据预测（温度、降水量）

工业设备故障预警

多变量序列建模：支持多特征输入（如同时考虑温度、湿度、风速预测未来温度）。

小样本优化：贝叶斯优化可在较少迭代次数下找到较优超参数，适合计算资源有限的任务。

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时间序列预测，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');%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数
kim = 2;                       % 延时步长（前面多行历史数据作为自变量）
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测
nim = size(result, 2) - 1;     % 原始数据的特征是数目%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1 + zim, 1: end - 1)', 1, ...(kim + zim) * nim), result(i + kim + zim - 1, end)];
end%%  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

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718