【原创】基于Transformer-BiLSTM多变量回归预测(多输入单输出) Matlab代码

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🔥 内容介绍

在工业过程控制、环境监测、能源调度等领域，许多关键指标的预测往往受多个因素影响（如光伏出力受光照、温度、湿度等多变量影响），这类多输入单输出（MISO）回归预测问题因变量间的耦合性、时序依赖性和非线性关系，对模型的特征提取能力提出了极高要求。传统模型（如 LSTM、GRU）虽能捕捉时序特征，但在长距离依赖建模上存在局限；Transformer 凭借自注意力机制擅长处理长序列，却对局部时序细节的捕捉不足。本文提出一种Transformer-BiLSTM 混合模型，结合 BiLSTM 的局部时序建模优势与 Transformer 的全局依赖捕捉能力，实现多变量输入下的单输出精准预测，并通过实验验证其优越性。

一、多变量回归预测的核心挑战与混合模型的优势

1.1 多变量回归预测的典型场景与难点

多输入单输出回归预测的核心是从多个相关变量的历史数据中，学习到对目标变量的映射关系。典型场景包括：

• 光伏出力预测

  ：输入为光照强度、温度、风速、湿度（4 个变量），输出为未来 1 小时的光伏功率。

• 空气质量预测

  ：输入为 PM2.5、PM10、SO₂、NO₂浓度（4 个变量），输出为次日 AQI 指数。

• 工业能耗预测

  ：输入为设备负载、环境温度、生产班次（3 个变量），输出为日耗电量。

这类问题的核心挑战在于：

• 变量耦合性

  ：输入变量间存在复杂非线性关联（如高温可能同时降低光照利用率和增加散热能耗）。

• 时序依赖性

  ：目标变量不仅依赖当前输入，还与历史状态强相关（如光伏出力受前 1 小时光照累积影响）。

• 长短期特征平衡

  ：需同时捕捉短期波动（如分钟级光照突变）和长期趋势（如日周期内的出力变化）。

1.2 Transformer-BiLSTM 混合模型的优势

单一模型的局限性：

• BiLSTM

  ：通过双向循环结构捕捉局部时序特征，但依赖递归计算，长序列中易出现梯度消失，难以建模超过 100 步的长距离依赖。

• Transformer

  ：基于自注意力机制并行处理序列，擅长捕捉全局依赖，但对局部时序细节（如相邻时刻的细微变化）敏感度过低。

混合模型的互补优势：

• BiLSTM 提取局部时序特征

  ：处理输入变量的短期动态变化（如相邻 3 步内的温度波动），保留时序连续性。

• Transformer 捕捉全局依赖

  ：建模长序列中变量间的远程关联（如上午光照与下午光伏出力的隐性关联）。

• 特征融合增强鲁棒性

  ：通过拼接或加权融合两种特征，兼顾局部细节与全局趋势，提升预测精度。

二、Transformer-BiLSTM 混合模型的结构设计

模型整体采用 “多变量特征输入→BiLSTM 局部编码→Transformer 全局编码→融合预测” 的架构，具体分为 6 个核心模块（图 1 示意）：

⛳️ 运行结果

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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

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

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