Transformer创新模型！Transformer+BO-SVR多变量回归预测，添加气泡图、散点密度图（Matlab）-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_jiqi/article/details/146075926

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

多变量回归预测在诸多领域，如金融、气象、工程等，都扮演着至关重要的角色。传统的回归方法，如线性回归、支持向量回归（SVR）等，在处理复杂、非线性关系时面临挑战。近年来，深度学习模型，尤其是Transformer模型，凭借其强大的序列建模能力，在回归任务中展现出潜力。然而，Transformer模型的训练依赖于大量数据，且超参数优化耗时。本文提出一种创新方法，将Transformer模型与贝叶斯优化（BO）-SVR相结合，旨在提高多变量回归预测的准确性和效率。该方法首先利用Transformer模型提取输入变量的时序特征，然后将提取的特征输入到SVR模型中进行回归预测。为进一步提升SVR模型的性能，采用贝叶斯优化算法自动搜索SVR模型的最佳超参数。此外，为了更直观地展示预测结果和模型性能，本文还引入气泡图和散点密度图作为可视化工具。实验结果表明，与传统方法相比，所提出的Transformer+BO-SVR模型在多变量回归预测任务中取得了显著的性能提升。

关键词: Transformer，贝叶斯优化，支持向量回归，多变量回归，气泡图，散点密度图

1. 引言

多变量回归预测的目标是建立输入变量与多个输出变量之间的函数关系，并根据输入变量的值预测输出变量的值。该技术广泛应用于各个领域，例如：金融市场的股票价格预测、气象领域的天气预报、工程领域的设备故障诊断等。随着数据量的增长和问题复杂性的提高，传统的回归方法在处理非线性、高维数据时面临诸多挑战。

近年来，深度学习模型在各个领域都取得了突破性进展。尤其是Transformer模型，凭借其独特的自注意力机制，能够有效地捕捉序列数据中的长距离依赖关系，并在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著成果。Transformer模型也被成功应用于回归预测任务中，展现出强大的特征提取和建模能力。

然而，深度学习模型的训练通常需要大量的标注数据，并且超参数的调整是一项耗时且复杂的任务。支持向量回归（SVR）作为一种传统的回归方法，具有良好的泛化能力和鲁棒性，但其性能受到超参数选择的影响。贝叶斯优化（BO）是一种有效的全局优化算法，能够以较少的迭代次数找到目标函数的最佳参数。

因此，本文提出了一种结合Transformer模型、贝叶斯优化和SVR模型的创新方法，用于解决多变量回归预测问题。该方法首先利用Transformer模型提取输入变量的时序特征，然后将提取的特征输入到SVR模型中进行回归预测。为了进一步提升SVR模型的性能，采用贝叶斯优化算法自动搜索SVR模型的最佳超参数。最后，为了更直观地展示预测结果和模型性能，引入气泡图和散点密度图作为可视化工具。

2. 相关工作

2.1 Transformer模型

Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，最初用于机器翻译任务。该模型摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全基于自注意力机制来建模序列数据。自注意力机制能够并行地处理输入序列中的每个元素，并捕捉元素之间的依赖关系。Transformer模型由编码器和解码器组成，编码器负责将输入序列转换为隐藏表示，解码器则根据隐藏表示生成输出序列。由于其强大的序列建模能力，Transformer模型已被广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别。在回归预测任务中，Transformer模型可以用于提取输入变量的时序特征，并建立输入变量与输出变量之间的关系。

2.2 支持向量回归（SVR）

SVR是一种基于支持向量机的回归方法，通过寻找一个最优超平面，使得所有数据点到该超平面的距离最小。SVR模型的目标是最小化结构风险，即在保证模型预测精度的同时，尽量简化模型复杂度。SVR模型的核心思想是通过核函数将输入数据映射到高维特征空间，然后在高维空间中寻找一个线性回归模型。常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）。SVR模型的性能受到超参数的影响，例如核函数类型、惩罚系数和核函数参数等。

2.3 贝叶斯优化（BO）

贝叶斯优化是一种用于优化黑盒函数的全局优化算法。黑盒函数是指函数的解析表达式未知，或者计算代价昂贵的函数。贝叶斯优化通过建立目标函数的概率模型，并利用采集函数选择下一个采样点。常用的概率模型包括高斯过程回归（GPR）和TPE（Tree-structured Parzen Estimator）。采集函数用于权衡探索（探索未知区域）和利用（利用已知区域）之间的平衡。常用的采集函数包括概率提升（PI）、期望提升（EI）和置信上限（UCB）。贝叶斯优化能够以较少的迭代次数找到目标函数的最佳参数，因此适用于超参数优化任务。

3. 模型构建

本文提出的Transformer+BO-SVR模型主要由三个部分组成：Transformer特征提取模块、SVR回归预测模块和贝叶斯优化模块。模型结构如图1所示。

[此处应插入模型结构图，包含Transformer, SVR, BO，以及数据流动方向]

3.1 Transformer特征提取模块

Transformer特征提取模块负责从输入变量中提取时序特征。该模块由多个Transformer编码器层堆叠而成。每层编码器包含两个子层：多头自注意力层和前馈神经网络层。多头自注意力层能够并行地处理输入序列中的每个元素，并捕捉元素之间的依赖关系。前馈神经网络层则对每个元素进行非线性变换。在输入层，加入位置编码，用于区分序列中不同位置的元素。

3.2 SVR回归预测模块

SVR回归预测模块负责根据Transformer提取的特征进行回归预测。该模块采用RBF核函数的SVR模型。RBF核函数能够将输入数据映射到高维特征空间，从而更好地处理非线性关系。SVR模型的输出为预测值。

3.3 贝叶斯优化模块

贝叶斯优化模块负责自动搜索SVR模型的最佳超参数。该模块采用高斯过程回归作为概率模型，并使用期望提升作为采集函数。贝叶斯优化模块的目标是最小化SVR模型的预测误差。具体步骤如下：