独家首发 | Matlab实现SVM-Transformer多变量回归预测

独家首发 | Matlab实现SVM-Transformer多变量回归预测

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    • 独家首发 | Matlab实现SVM-Transformer多变量回归预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

1.Matlab实现SVM-Transformer多变量回归预测,SVM递归特征消除+Transformer多输入单输出回归预测;

2.运行环境为Matlab2023b及以上;

3.data为数据集,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;

4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价;

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程序设计

  • 完整程序和数据下载私信博主回复独家首发 | Matlab实现SVM-Transformer多变量回归预测
%%  输出选择特征的对应序号
disp('经过特征选择后,保留特征的序号为:')
disp(save_index)%%  特征选择后的数据集
p_train = p_train(:, save_index);
p_test  = p_test (:, save_index);%%  矩阵转置适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据,以及3维数据,需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
vp_train =  double(reshape(p_train, k, 1, 1, M));
vp_test  =  double(reshape(p_test , k, 1, 1, N));t_train = t_train';
t_test  = t_test' ;%%  数据格式转换
for i = 1 : Mlp_train{i, 1} = vp_train(:, :, 1, i);
endfor i = 1 : Nlp_test{i, 1}  = vp_test( :, :, 1, i);
end%%  创建模型
%网络搭建
numChannels = k;
maxPosition = 256;
numHeads = 4;
numKeyChannels = numHeads*32;

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502

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