【独家原创未发表】基于差分进化算法(DE)优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络 (BiLSTM)的数据回归预测附Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、背景
（一）数据回归预测的广泛需求
在众多领域，如经济金融、能源管理、环境监测等，准确的数据回归预测至关重要。在金融领域，预测股票价格、汇率走势等，有助于投资者做出明智决策；能源管理中，预测电力负荷、能源消耗，可实现能源的高效分配与调度；环境监测时，预测污染物浓度、气候变化趋势，为环境保护提供科学依据。因此，开发高精度的数据回归预测模型具有重要的现实意义。
（二）Transformer 与 BiLSTM 的特点及局限
- Transformer
：Transformer 架构凭借自注意力机制，能够有效捕捉序列数据中的长距离依赖关系，在自然语言处理等领域取得了显著成功。其并行计算能力使其训练速度较快，且能处理变长序列。然而，Transformer 在处理时间序列数据时，可能对局部细节信息捕捉不足，因为自注意力机制在关注全局信息时，有时会忽略局部的细微变化。
- BiLSTM
：双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）可以同时从正向和反向处理时间序列数据，充分利用序列的前后文信息，对局部特征和时间依赖关系有较好的捕捉能力。但随着序列长度的增加，BiLSTM 的计算复杂度显著上升，且由于其循环结构，难以实现并行计算，训练效率较低。
（三）结合 Transformer 与 BiLSTM 的优势
将 Transformer 与 BiLSTM 结合，可以互补两者的优势。利用 Transformer 的自注意力机制捕捉长序列中的全局依赖，同时借助 BiLSTM 对局部信息的敏感捕捉能力，有望提升模型对时间序列数据的整体处理能力，从而提高数据回归预测的准确性。
（四）差分进化算法（DE）优化的必要性
尽管 Transformer 与 BiLSTM 结合具有潜力，但模型的性能高度依赖于其参数设置。手动调参不仅耗时费力，还难以找到最优参数组合。差分进化算法（DE）作为一种高效的全局优化算法，具有较强的鲁棒性和搜索能力。通过 DE 对结合模型的参数进行优化，可以在复杂的参数空间中搜索到更优的参数，提升模型的预测性能。
二、原理
（一）Transformer 架构
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 数据分析
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);