贝叶斯优化Transformer融合支持向量机多变量回归预测，附相关性气泡图、散点密度图，Matlab实现

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🔥 内容介绍

一、研究背景与理论基础

1.1 研究背景

在多变量回归预测领域，单一模型往往难以捕捉复杂的非线性关系和多变量间的动态交互。Transformer 架构凭借自注意力机制在序列建模中表现出色，但在小样本或局部特征挖掘上存在不足；支持向量机 (SVM) 则在处理高维非线性问题时展现优势，但依赖人工调参且对全局特征的捕获能力有限。贝叶斯优化作为一种高效的参数优化方法，能够在减少计算资源消耗的同时，快速找到模型的最优参数组合。本研究将贝叶斯优化应用于 Transformer 与 SVM 的融合模型，实现多变量回归预测的同时，通过相关性气泡图和散点密度图进行深度可视化分析。

1.2 理论基础

1.2.1 Transformer 架构

Transformer 基于自注意力机制，通过多头注意力 (Multi-Head Attention) 结构捕捉序列中元素间的长距离依赖关系。其数学表达式为：

1. 构建替代模型

   ：使用高斯过程 (Gaussian Process) 建模目标函数。

2. 优化获取函数

   ：选择使 EI 最大的参数组合。

3. 评估目标函数

   ：使用选定的参数训练融合模型并计算验证集上的性能指标 (如 RMSE、MAE)。

4. 更新替代模型

   ：将新的评估结果加入训练数据，更新高斯过程模型。

5. 迭代优化

   ：重复步骤 4-6，直到达到预设的迭代次数或收敛条件。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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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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