分类预测|基于Transformer-LSTM的数据分类预测Matlab程序多特征输入多类别输出

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分类预测|基于Transformer-LSTM的数据分类预测Matlab程序多特征输入多类别输出

文章目录

一、Transformer-LSTM基本原理
- - 1. 模型原理
  - - Transformer
    - LSTM
  - 2. 流程步骤
  - - 1. 数据预处理
    - 2. Transformer编码器
    - 3. LSTM层
    - 4. 分类层
    - 5. 模型训练与评估
  - 3. 优势与应用
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

分类预测|基于Transformer-LSTM的数据分类预测Matlab程序多特征输入多类别输出

一、Transformer-LSTM基本原理

要深入了解Transformer-LSTM组合模型用于分类预测的原理和流程，可以分为几个关键步骤：

1. 模型原理

Transformer

自注意力机制：允许模型关注输入序列中的所有单词，计算其相关性。多头注意力可以并行计算多个注意力分量。
位置编码：引入序列位置的信息，因为Transformer缺乏处理顺序的能力。
编码器结构：通过堆叠多个编码器层来处理输入数据，通常包括自注意力机制和前馈神经网络。

LSTM

处理长短期依赖：通过遗忘门、输入门和输出门来有效管理长期依赖关系。
时间序列建模：适合捕捉序列数据中的动态变化和依赖关系。

2. 流程步骤

1. 数据预处理

文本清洗：去除噪声，标准化文本。
分词与嵌入：将文本转化为词嵌入（例如，使用Word2Vec、GloVe或BERT）。

2. Transformer编码器

嵌入层：将输入序列转换为固定维度的嵌入表示。
多头自注意力：并行计算多个注意力分量，捕捉不同的上下文信息。
前馈网络：对每个位置的表示进行进一步处理和特征提取。
层归一化与残差连接：帮助稳定训练和改进模型收敛性。

3. LSTM层

处理Transformer输出：将Transformer的输出作为LSTM的输入。
LSTM单元：捕捉序列数据的时间依赖性，增强对长期依赖关系的建模。

4. 分类层

全连接层：将LSTM的输出映射到目标类别的维度。
激活函数：如ReLU，加入非线性变换。
输出层：使用softmax（多分类）或sigmoid（二分类）函数将模型输出转换为预测概率。

5. 模型训练与评估

损失函数：通常使用交叉熵损失函数。
优化器：选择合适的优化算法（如Adam、SGD）进行训练。
评估指标：如准确率、F1分数等，用于评估模型的性能。

3. 优势与应用

Transformer：处理长距离依赖关系、全局信息。
LSTM：处理时间序列中的局部和长期依赖。
组合优势：通过结合Transformer的全局特征捕捉能力和LSTM的时间序列处理能力，提高分类任务的准确性和鲁棒性。

二、实验结果

在这里插入图片描述

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
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 = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

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五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出

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