最近在研究多变量时序预测，发现了一个基于贝叶斯算法优化Transformer结合LSTM的Matlab代码，效果相当不错。今天就来分享一下这个代码的使用和解析

Bayes-Transformer-LSTM多变量时序预测Matlab代码 基于贝叶斯算法(Bayes)优化Transformer结合长短期记忆神经网络(LSTM)的数据多变量时序预测(可以更换为分类/单变量时序预测/回归，)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手 程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测的准确性 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行，

首先，这个代码的运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。如果你的MATLAB版本不够，可能需要先升级一下。代码的评价指标包括R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图也很多，非常适合需要这些指标的同学。

代码的数据格式是excel，可以直接替换你的数据，非常方便。代码的注释也非常清晰，质量极高，适合新手小白直接上手。

% 读取数据
data = readtable('your_data.xlsx');
% 数据预处理
% 这里可以添加你自己的数据预处理代码

接下来是Transformer和LSTM的结合部分。Transformer作为一种创新的神经网络结构，能够很好地挖掘数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系。LSTM则擅长处理时间序列数据，两者的结合能够显著提高预测的准确性。

% 定义Transformer编码器
transformerEncoder = transformerEncoderLayer(512, 8, 2048);
% 定义LSTM层
lstmLayer = lstmLayer(100, 'OutputMode', 'sequence');
% 结合Transformer和LSTM
layers = [
    sequenceInputLayer(size(data, 2))
    transformerEncoder
    lstmLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

然后，我们使用贝叶斯算法来优化模型的超参数。贝叶斯优化是一种高效的全局优化算法，能够在较少的迭代次数内找到最优解。

% 定义贝叶斯优化目标函数
objFcn = @(params) bayesOptObjective(params, layers, data);
% 贝叶斯优化
results = bayesopt(objFcn, [optimizableVariable('learningRate', [1e-4, 1e-2], 'Transform', 'log')
                            optimizableVariable('numEpochs', [10, 100])]);

最后，我们使用优化后的模型进行训练和预测，并计算评价指标。

% 训练模型
net = trainNetwork(data, layers, trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', results.bestPoint.numEpochs, ...
    'InitialLearnRate', results.bestPoint.learningRate));
% 预测
predictions = predict(net, testData);
% 计算评价指标
R2 = calculateR2(testLabels, predictions);
MAE = calculateMAE(testLabels, predictions);
MSE = calculateMSE(testLabels, predictions);
RPD = calculateRPD(testLabels, predictions);
RMSE = calculateRMSE(testLabels, predictions);

总的来说，这个代码非常适合新手小白直接上手，替换你的数据即可用。如果你对多变量时序预测感兴趣，不妨试试这个代码，相信会有不错的收获。