扁平化设计个人网站,安卓市场下载官网,做网站找合作伙伴,免备案国内虚拟主机Transformer创新模型#xff01;TransformerBO-SVR多变量回归预测#xff0c;添加气泡图、散点密度图#xff08;Matlab#xff09; 目录 Transformer创新模型#xff01;TransformerBO-SVR多变量回归预测#xff0c;添加气泡图、散点密度图#xff08;Matlab#xff0…Transformer创新模型TransformerBO-SVR多变量回归预测添加气泡图、散点密度图Matlab 目录 Transformer创新模型TransformerBO-SVR多变量回归预测添加气泡图、散点密度图Matlab效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
1.Matlab实现TransformerBO-SVR多变量回归预测TransformerBO-SVR/Bayes-SVR程序可以作为论文创新支撑目前尚未发表
2.Transformer提取特征后贝叶斯算法选择最佳的SVM核函数参数c和g运行环境为Matlab2023b及以上
3.data为数据集输入多个特征输出单个变量多变量回归预测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
在预测任务中结合Transformer和支持向量回归SVR的方法可以充分利用Transformer在特征提取上的强大能力和SVR在回归任务中的准确性。以下是一个详细的步骤使用Transformer提取特征然后结合贝叶斯优化BO来选择最佳的SVM核函数参数c正则化参数和ggamma参数用于RBF核。
步骤1数据准备 数据收集收集并准备数据。
数据预处理归一化数据以确保模型训练的有效性。
步骤2使用Transformer提取特征 构建Transformer模型
根据数据维度和预测需求设计一个适合的Transformer模型。包括输入嵌入层、多头注意力机制、位置编码等。
训练Transformer模型
使用数据训练Transformer模型目标是学习数据的潜在表示或特征。
特征提取
从训练好的Transformer模型中提取特征。
步骤3贝叶斯优化支持向量回归BO-SVR 初始化SVR模型
选择一个支持向量回归模型确定使用的核函数RBF核。
定义优化目标
确定一个损失函数来衡量SVR模型的性能。
贝叶斯优化过程
使用贝叶斯优化算法如高斯过程优化来搜索最优的c和g参数。
贝叶斯优化通过迭代地选择参数组合、评估模型性能并更新参数空间的概率分布来工作。在每次迭代中算法会根据当前的最佳估计选择下一个最有希望的参数组合进行评估。
实施贝叶斯优化
使用找到的最优c和g参数训练最终的SVR模型。
评估模型在验证集或测试集上的性能。
步骤4TransformerBO-SVR/Bayes-SVR整合 整合流程将Transformer特征提取步骤和BO-SVR步骤整合到一个完整的预测流程中。
模型评估使用交叉验证或独立测试集评估整个流程的性能。
注意事项
数据划分确保在优化SVR模型时使用交叉验证。 程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复Transformer创新模型TransformerBO-SVR多变量回归预测添加气泡图、散点密度图Matlab。
%% 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);% 格式转换
for i 1 : M vp_train{i, 1} p_train(:, i);
endfor i 1 : N vp_test{i, 1} p_test(:, i);
end%% 构建的Transformer模型
outputSize 1; %数据输出y的维度
numChannels f_;
maxPosition 256;
numHeads 4;
numKeyChannels numHeads*32;layers [
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
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