Transformer-LSTM 5模型多特征分类预测一键对比 (多输入单输出)附Matlab代码

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🔥 内容介绍

基于Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多特征分类预测一键对比

多特征分类预测是从多个输入特征（如用户行为数据中的 “浏览时长 + 点击次数 + 地理位置”）中预测离散类别（如 “购买意愿高 / 中 / 低”）的核心技术，在故障诊断、用户画像、医疗诊断等领域应用广泛。Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN 五种模型因对特征关联性的捕捉能力不同，在分类性能上呈现显著差异。本文构建 “一键对比” 框架，系统评估五模型在多特征分类任务中的表现，为不同数据特性（如时序性、局部关联性）场景提供模型选型依据。

一、五模型的多特征处理机制与结构差异

1.1 局部特征主导模型：CNN

卷积神经网络（CNN）通过卷积操作提取多特征的局部关联模式，核心优势在于空间 / 局部特征建模：

• 多特征输入处理：将多特征按维度排列为 “特征矩阵”（如 10 个特征 ×30 个时间步），通过 3×3 卷积核对局部特征组合（如 “特征 1 - 特征 3 在时间步 5-7 的协同模式”）进行滑动提取；

• 池化层作用：通过最大池化或平均池化降低特征维度，保留关键局部模式（如 “连续 3 次点击 + 高浏览时长” 的购买倾向特征）；

• 分类适配性：适合特征间存在强局部关联的场景（如传感器故障诊断中 “温度骤升 + 压力波动” 的局部特征组合），但对全局关联（如 “特征 1 在时间步 1 与特征 10 在时间步 30 的关联”）捕捉不足。

1.2 时序特征主导模型：LSTM

长短期记忆网络（LSTM）通过门控机制处理多特征的时序依赖，核心是长短期时序关联建模：

• 多特征编码：将多特征按时间步拼接为输入序列（每个时间步含 N 个特征），LSTM 的输入门、遗忘门、输出门协同筛选特征（如遗忘无关特征 “天气”，保留关键特征 “时段”）；

• 隐藏状态更新：每个时间步的隐藏状态融合当前特征与历史信息（如 “前 5 分钟的流量特征” 影响 “当前拥堵状态” 分类）；

• 局限：对特征的空间 / 局部关联（如 “特征 A=0.8 且特征 B=0.2” 的组合模式）不敏感，在非时序多特征分类（如基于用户属性的信用评级）中性能下降。

1.3 局部 - 时序融合模型：CNN-LSTM

CNN-LSTM 结合两者优势，形成 “局部特征提取→时序依赖建模” 的二级处理：

• CNN 前置处理：先用 1D 卷积（卷积核大小 3）提取每个时间步内的多特征局部关联（如 “速度 + 加速度 + 位移” 的瞬时运动特征），输出特征序列；

• LSTM 时序建模：接收 CNN 输出的特征序列，捕捉跨时间步的依赖关系（如 “连续 3 个时间步的异常振动特征” 与设备故障的关联）；

• 典型应用：适合 “局部特征 + 时序演变” 的多特征分类任务（如视频行为识别中 “肢体局部动作 + 动作序列” 的分类）。

1.4 全局关联模型：Transformer

基于自注意力机制的 Transformer，核心优势是全局特征关联建模：

• 多特征注意力计算：通过多头自注意力并行计算所有特征 - 时间步对的关联权重（如 “特征 A 在时间步 10” 与 “特征 B 在时间步 1” 的关联强度），权重越高表示该特征组合对分类越重要；

• 位置编码：对多特征的时间 / 位置信息进行编码（如正弦函数注入时序位置），确保模型感知特征的时序顺序；

• 优势与代价：在多特征全局关联复杂的场景（如金融风险预测中 “宏观经济指标 + 用户行为 + 市场情绪” 的跨特征关联）中分类精度比 LSTM 高 10%-15%，但计算量是 LSTM 的 3-5 倍。

1.5 全局 - 局部融合模型：Transformer-LSTM

融合 Transformer 的全局关联与 LSTM 的局部时序建模能力，形成双路径特征处理：

• Transformer 路径：捕捉多特征的全局长距离关联（如 “用户注册信息” 与 “30 天后的消费行为” 的弱关联）；

• LSTM 路径：并行处理局部短期时序特征（如 “近 3 天的登录频率变化”）；

• 特征融合：通过全连接层加权融合两路径输出（权重动态调整，如紧急事件分类中 LSTM 路径权重提升至 0.7）；

• 适用场景：多特征同时存在全局关联与局部时序突变的复杂任务（如舆情事件分类中 “长期话题趋势 + 突发关键词爆发”）。

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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

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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

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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

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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

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