Transformer-BiGRU 5模型多特征分类预测一键对比 (多输入单输出)附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、场景需求：为什么需要 Transformer - BiGRU 多特征分类预测？

在工业质检、医疗诊断、金融风险评估等领域，多特征分类预测是核心技术需求。例如，在工业零件表面缺陷检测中，需结合 “纹理特征、灰度值、边缘轮廓、尺寸偏差” 等多个输入特征，判断零件是否为 “合格 / 轻微缺陷 / 严重缺陷”（单输出分类结果）；在医疗疾病诊断中，要依据 “血常规指标、影像特征、病史数据” 等多维度信息，预测患者是否患有某类疾病。这类 “多输入单输出” 的分类场景，面临两大核心挑战：

1. 多特征的复杂关联与时序依赖

多输入特征往往存在 “非线性交互” 与 “时序动态性”：

• 非线性交互：如金融风控中，“收入水平” 与 “负债比例” 的组合对 “违约风险” 的影响，并非简单的线性叠加；

• 时序动态性：工业传感器采集的 “温度、压力” 数据随时间变化，医疗监测中的 “心率、血压” 时序序列，均需捕捉长期依赖关系（如某一时刻的异常数据可能受前 24 小时数据影响）。

传统模型（如 CNN、单一 GRU、逻辑回归）难以同时处理这两类特征：

• CNN 擅长提取空间特征，但对时序依赖的捕捉能力较弱；

• 单一 GRU 虽能处理时序数据，却易因 “长序列梯度消失” 丢失关键历史信息；

• 逻辑回归仅适用于线性特征关联，无法适配复杂场景。

2. “一键对比” 的工程化需求

在实际应用中，算法工程师需快速验证模型性能：

• 对比不同特征组合的分类效果（如 “纹理 + 灰度”vs“纹理 + 灰度 + 边缘”）；

• 评估模型在不同数据集划分比例下的泛化能力（如训练集：验证集：测试集 = 7:2:1 vs 8:1:1）；

• 横向对比 Transformer - BiGRU 与传统模型（如 BiLSTM、XGBoost）的精度与效率。

传统的 “逐一代码调试、手动记录结果” 模式，耗时且易出错，亟需一套 “一键式” 对比方案，实现 “数据输入→模型训练→结果输出→性能对比” 的全流程自动化。

二、模型核心：Transformer - BiGRU 如何适配多特征分类？

Transformer - BiGRU 是 “Transformer 编码器” 与 “双向门控循环单元（BiGRU）” 的融合模型，通过两者的优势互补，精准处理多输入特征的 “空间关联” 与 “时序依赖”，最终输出单一分类结果。

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 通信方面

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