【发文无忧】基于减法平均优化算法SABO-Kmean-Transformer-GRU实现数据回归预测算法研究Matlab代码

matlab科研助手

于 2025-06-18 19:13:09 发布

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文章标签：算法 transformer gru

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🔥 内容介绍

摘要

数据回归预测在各个领域发挥着重要作用，例如金融市场分析、天气预报、疾病预测等。近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习方法在回归预测领域取得了显著成果。然而，传统深度学习模型通常面临着数据维度高、训练时间长、泛化能力弱等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于减法平均优化算法的 SABO-Kmean-Transformer-GRU 数据回归预测模型。该模型结合了减法平均优化算法 (SABO) 、K 均值聚类算法、Transformer 模型和 GRU 模型的优势，可以有效地提高模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，SABO-Kmean-Transformer-GRU 模型在多个数据集上均取得了优于其他基准模型的性能。

关键词: 数据回归预测，减法平均优化算法，K 均值聚类算法，Transformer 模型，GRU 模型

1. 引言

数据回归预测旨在建立一个数学模型，通过已知数据预测未来目标变量的值。随着大数据时代的到来，数据回归预测在各个领域发挥着越来越重要的作用。例如，在金融市场分析中，可以利用历史数据预测股票价格的走势；在天气预报中，可以利用气象数据预测未来几天的天气状况；在疾病预测中，可以利用患者的病史数据预测患病风险。

近年来，深度学习方法在数据回归预测领域取得了显著成果，例如卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。然而，传统的深度学习模型通常面临着以下问题：

数据维度高: 高维数据会导致模型参数数量庞大，易于过拟合，训练时间长。
训练时间长: 深度学习模型训练时间通常很长，难以满足实时预测的需求。
泛化能力弱: 深度学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳，泛化能力弱。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于减法平均优化算法的 SABO-Kmean-Transformer-GRU 数据回归预测模型。该模型结合了以下几个方面的优势：

减法平均优化算法 (SABO) 可以有效地降低数据维度，减少模型参数数量，提高训练效率。
K 均值聚类算法可以将数据分为不同的聚类，为后续模型提供更有效的信息。
Transformer 模型可以有效地提取数据的全局特征，提高模型的泛化能力。
GRU 模型可以有效地捕捉时间序列数据中的时间依赖性，提高模型的预测精度。

2. 模型结构

SABO-Kmean-Transformer-GRU 模型的结构如图 1 所示：

图 1. SABO-Kmean-Transformer-GRU 模型结构图

该模型主要由以下几个部分组成：

数据预处理: 对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征工程等。
SABO 算法: 利用 SABO 算法对数据进行降维，减少模型参数数量。
K 均值聚类算法: 将降维后的数据进行聚类，将数据分为不同的聚类。
Transformer 模型: 对每个聚类的特征进行提取，提取全局特征。
GRU 模型: 利用 GRU 模型对时间序列数据进行预测，预测未来目标变量的值。

3. 模型训练

SABO-Kmean-Transformer-GRU 模型的训练过程如下：

数据预处理: 对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征工程等。
SABO 降维: 利用 SABO 算法对预处理后的数据进行降维，得到低维数据。
K 均值聚类: 利用 K 均值聚类算法对低维数据进行聚类，将数据分为不同的聚类。
Transformer 特征提取: 对每个聚类的特征进行提取，提取全局特征。
GRU 模型训练: 利用 GRU 模型对提取的特征进行训练，预测未来目标变量的值。

4. 实验结果

为了评估 SABO-Kmean-Transformer-GRU 模型的性能，本文在多个数据集上进行了实验，并将其与其他基准模型进行了比较。实验结果表明，SABO-Kmean-Transformer-GRU 模型在多个数据集上均取得了优于其他基准模型的性能。

5. 结论

本文提出了一种基于减法平均优化算法的 SABO-Kmean-Transformer-GRU 数据回归预测模型。该模型结合了减法平均优化算法、K 均值聚类算法、Transformer 模型和 GRU 模型的优势，可以有效地提高模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，SABO-Kmean-Transformer-GRU 模型在多个数据集上均取得了优于其他基准模型的性能。该模型为解决数据维度高、训练时间长、泛化能力弱等问题提供了一种新的解决方案。

6. 未来研究方向

未来的研究方向包括：