截止到本期MATLAB机器学习预测全家桶，一共发了25篇关于机器学习预测代码的文章。算上这一篇，一共26篇！参考文章如下：
2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例
3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例
4.机器学习预测全家桶之Xgboost，交通流量数据预测为例
5.机器学习预测全家桶之CNN-RVM(相关向量机)，风电功率预测
6.水N篇论文就靠它了！Adaboost风电功率预测，机器学习预测全家桶
7.机器学习预测全家桶之单变量输入单步预测，天气温度预测为例
8.2023年冠豪猪算法优化CNN-GRU-Attention多特征输入多步预测
9.机器学习预测全家桶之单变量输入多步预测，天气温度预测为例
10.机器学习预测全家桶新增VMD-TCN-GRU/BiGRU-Attention模型
11.金豺算法优化TCN-BiGRU-Attention多特征输入单步预测
13.12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测
14.新思路：TCN-RVM模型，你见过吗？机器学习预测全家桶新增模型
15.再添数十种回归模型！最全机器学习预测全家桶，MATLAB代码，这次千万别再错过了！
16.12种算法优化CNN-BiGRU-Attention单变量输入单步预测，持续更新
17.BiTCN、BiTCN-SVM、BiTCN-LSTM、BiTCN-BiGRU机器学习预测全家桶
18.机器学习预测全家桶再更新！CEEMDAN-VMD双分解CNN-BiLSTM预测，MATLAB代码
19.四种算法优化ELM，实现多变量输入超前24步预测功能，机器学习预测全家桶再更新！
20.7种2024年算法优化BP，实现回归，单/多变量输入，单/多步预测功能
21.电力负荷超前96步预测，采用2024最新鹭鹰算法优化ELM实现，MATLAB代码
22.一篇搞定分位数回归区间预测，机器学习预测全家桶MATLAB代码再更新！
23.Transformer实现风电功率/光伏功率预测，MATLAB预测全家桶再更新！
24.新英格兰2024年最新负荷数据预测，MATLAB预测全家桶再更新！
25.并行or串行的Transformer+LSTM预测，MATLAB预测全家桶再更新！
本期在全家桶内继续更新Transformer-SVM回归预测。
以及将上一期三种不同组成结构的Transformer-LSTM也更新到《回归预测》文件夹内。关于三种结构的Transformer-LSTM在之前文章有过探讨(点我)
注意，此全家桶代码包含了自注意力机制(selfAttentionLayer)和Transformer模型，该函数只有2023b及以上版本的matlab才有，因此请小伙伴自行下载2023b及其以上版本的matlab。
一、Transformer 模型与SVM模型结合
将Transformer 模型与SVM模型相结合可以提高模型稳定性和泛化能力，Transformer模型的多头注意力机制能够学习到数据中的不同特征，SVM通过正则化控制模型的复杂度，可以减少过拟合，提高模型的泛化能力。
结合Transformer和SVM，能够在特征提取阶段通过Transformer获得稳定且丰富的特征，然后通过SVM的正则化机制来优化模型的泛化能力，从而使得模型在回归预测上的表现更加稳定。
二、Transformer-SVM模型预测结果展示
本期介绍一种用于回归的UCI《共享电车租赁数据集》。该数据集来自波尔图大学实验室，特征变量有季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，目标值为租赁自行车总数。数据部分截图如下：
最后一列为共享单车的租赁数。
在做回归分析的时候，就是利用当前时刻的特征量去预测当前时刻的自行车租赁数量。目的是为了建立特征值与变量值的一种关系。做回归的时候，不涉及去预测未来某时刻的这种情况。
三、3种不同结构的Transformer-LSTM模型预测结果展示
第一种结构：并行Transformer-LSTM
第二种结构：串行Transformer-LSTM
第三种：串行LSTM-Transformer。
本文程序必须在2023B及其以上MATLAB使用！
MATLAB预测全家桶最新目录：
已将本文算法加入机器学习预测全家桶中（更新到了回归模型全家桶文件夹内）
点击下方卡片获取代码。
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