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时序预测 | Transformer-LSTM-SVM时间序列预测（Matlab完整源码和数据，适合基础小白研究）

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现Transformer-LSTM-SVM时间序列预测，Transformer-长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测；

2.运行环境为Matlab2023b及以上；

3.data为数据集，输入输出单个变量，单变量时间序列预测，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；

代码功能

代码实现了一个结合Transformer-LSTM-SVM的混合模型，用于时间序列预测。主要功能如下：

1. 数据预处理
   数据导入与结构划分
   从data.xlsx中读取单列时间序列数据，通过滑动窗口方法生成输入-输出样本。每个输入样本包含kim个历史数据点，输出下一步目标值。

数据集划分
将数据按比例（默认70%）划分为训练集和测试集，并进行归一化处理，以提升模型训练的稳定性。

格式转换
将数据转换为适合神经网络输入的序列格式（单元数组）。

2. 模型构建
   Transformer-LSTM模型

输入层接收特征维度为f_的序列数据。

位置嵌入层（positionEmbeddingLayer）为序列添加位置编码。

自注意力层（selfAttentionLayer）捕捉序列中的全局依赖关系。

LSTM层提取时序特征，并通过ReLU激活函数和Dropout层防止过拟合。

全连接层输出最终预测结果，使用回归层完成端到端训练。

训练配置
采用Adam优化器，设置学习率、批处理大小和最大训练轮次。

3. 特征提取与SVM优化
   特征提取
   从训练好的Transformer-LSTM模型中提取全连接层（fc）的特征，作为SVM的输入。

SVM回归
使用LibSVM进行训练和预测。

4. 性能评估与可视化
   指标计算
   计算训练集和测试集的R²、MAE、MAPE、MBE、MSE和RMSE，全面评估模型性能。

可视化分析

绘制预测值与真实值的对比曲线，展示训练集和测试集的拟合效果。

生成相对误差条形图，直观显示模型在各样本点的误差分布。

通过线性拟合图（lsline）验证预测值与真实值的相关性。

5. 关键特点
   混合架构优势
   结合Transformer的全局注意力机制和LSTM的时序建模能力，增强模型对复杂时间序列模式的捕捉。

端到端流程
涵盖数据预处理、模型训练、特征融合、后处理优化及可视化分析，形成完整的时间序列预测流程。

兼容性要求
依赖MATLAB 2023b及以上版本，使用了新版内置函数（如自注意力层、位置嵌入层）。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信博主回复TTransformer-LSTM-SVM时间序列预测（Matlab完整源码和数据，适合基础小白研究）。

%%  导入数据（时间序列的单列数据）
result = xlsread('data.xlsx');
%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数 
kim =  7;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测%% 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%%  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);
endnumChannels = f_;
maxPosition = 256;
numHeads = 4;
numKeyChannels = numHeads*32;
layers = [ sequenceInputLayer(numChannels,Name="input")positionEmbeddingLayer(numChannels,maxPosition,Name="pos-emb");additionLayer(2, Name="add")selfAttentionLayer(numHeads,numKeyChannels,'AttentionMask','causal')selfAttentionLayer(numHeads,numKeyChannels)

参考资料

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