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🔥 内容介绍
一、研究背景
在大数据时代,多变量时间序列数据广泛存在于金融市场、能源消耗、交通流量等众多领域。准确的多变量时间序列预测对于风险防范、资源调度、决策制定等具有重要意义。然而,多变量时间序列数据往往具有复杂的非线性关系、长距离依赖以及多变量间的动态交互,传统的预测方法如自回归整合移动平均模型(ARIMA)、灰色预测模型等难以有效捕捉这些特征,预测精度有限。
Transformer 模型凭借自注意力机制,能够高效捕捉序列中的长距离依赖关系,在自然语言处理和时间序列分析中展现出强大的能力;支持向量机(SVM)则在处理非线性回归问题上表现出色,通过核函数将数据映射到高维空间,构建最优回归超平面。将 Transformer 与 SVM 融合,理论上可以充分发挥二者优势,实现更精准的多变量时间序列预测。但模型的参数设置对预测性能影响巨大,手动调参不仅耗时耗力,还难以找到最优参数组合。贝叶斯优化作为一种基于概率模型的全局优化方法,能够利用已有的评估结果,智能地搜索最优参数,为解决模型参数优化问题提供了有效途径。
二、核心技术原理
2.1 Transformer 模型
Transformer 的核心是自注意力机制(Self-Attention Mechanism),它打破了传统循环神经网络(RNN)顺序处理的限制,能够并行计算输入序列中元素之间的关联程度。在处理多变量时间序列时,Transformer 通过多头注意力机制(Multi-Head Attention),将输入映射为查询(Query,Q)、键(Key,K)和值(Value,V)三个向量,利用公式
2.3 贝叶斯优化
贝叶斯优化基于贝叶斯定理,通过构建目标函数的概率模型(替代模型,如高斯过程),利用已有的评估结果(即历史参数组合及其对应的目标函数值)来预测目标函数在其他参数组合下的取值分布 。在每次迭代中,通过最大化获取函数(如期望改进 EI、概率提升 PI 等)来选择下一组待评估的参数组合。获取函数综合考虑了探索(在未知区域寻找更好解)和利用(利用当前已知的较好解)之间的平衡,使得算法能够在较少的评估次数内找到最优参数。当达到预设的迭代次数或满足其他停止条件时,贝叶斯优化过程结束,输出最优参数组合。
三、融合模型构建与优化流程
3.1 模型融合架构
Transformer-SVM 融合模型主要分为三个部分:特征提取层、特征处理层和预测输出层。
- 特征提取层:将多变量时间序列数据输入 Transformer 模型,利用其自注意力机制和多头注意力结构,提取时间序列中各变量之间的长距离依赖关系和复杂特征模式,输出编码后的特征向量。
- 特征处理层:将 Transformer 输出的特征向量进行进一步处理,如降维、归一化等操作,以适应 SVM 的输入要求。
- 预测输出层:将处理后的特征向量输入 SVM 回归器,通过 SVM 的非线性回归能力,对多变量时间序列进行预测,输出预测结果。
3.2 贝叶斯优化流程
- 定义参数空间:确定 Transformer 模型的参数(如嵌入层维度、多头注意力头数、前馈神经网络隐藏层节点数等)和 SVM 模型的参数(如惩罚参数
C
、核函数参数γ
等)的取值范围,构建贝叶斯优化的参数搜索空间。
- 初始化:在参数空间内随机选择少量参数组合,使用这些参数组合训练 Transformer-SVM 融合模型,并在验证集上评估模型性能,记录每个参数组合及其对应的性能指标(如均方根误差 RMSE、平均绝对误差 MAE 等),作为贝叶斯优化的初始数据。
- 构建替代模型:使用高斯过程等方法构建目标函数(即模型在验证集上的性能指标)的概率模型,该模型根据已有的参数组合和性能指标数据,学习目标函数的分布情况。
- 选择下一组参数:通过最大化获取函数(如期望改进 EI),在参数空间中选择下一组待评估的参数组合,该参数组合被认为最有可能提高模型性能。
- 评估目标函数:使用选择的参数组合训练 Transformer-SVM 融合模型,并在验证集上评估模型性能,记录新的参数组合及其对应的性能指标。
- 更新替代模型:将新的参数组合和性能指标数据加入到训练数据中,更新目标函数的概率模型,使其能够更好地反映目标函数的真实分布。
- 迭代优化:重复步骤 4 - 6,直到达到预设的迭代次数或满足其他停止条件(如性能指标收敛),此时得到的最优参数组合即为贝叶斯优化的结果。
- 模型训练与预测:使用贝叶斯优化得到的最优参数组合,在整个训练集上训练 Transformer-SVM 融合模型,然后使用训练好的模型对测试集数据进行预测,得到多变量时间序列的预测结果。
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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