Transformer-GRU多变量回归预测的Matlab程序：一键出图，轻松上手
**Transformer-GRU模型：多变量回归预测新方案**
今天，我将带大家了解一个结合Transformer和GRU的创新模型，用于多变量回归预测的问题。这个
模型在Matlab中已经调试完成，可以直接替换Excel数据运行，方便又高效。接下来，我会详细分析模型结
构，解读其工作原理，并指导大家如何快速上手使用。
### 为什么选择Transformer和GRU？
在数据科学领域，处理时序数据是个经典问题。传统的循环神经网络（RNN）及其变体，如LSTM和GRU，
非常适合捕捉时间依赖性，但由于其串行处理的特性，在处理长距离依赖和多维数据时表现有限。另一方
面，Transformer通过自注意力机制，能够高效捕捉全局依赖关系，但在处理时序数据时，可能遗漏局部时
间模式。于是，我将两者结合，试图发挥二者的优势，形成一种更强大的模型。
### 模型结构概述
让我们看看模型结构：
1. **嵌入层（Embedding Layer）**：将输入数据映射到高维空间，为后续处理提供更丰富的特征。
2. **多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）**：捕捉输入数据中的全局依赖关系，帮助
模型理解各变量间的复杂关系。
3. **GRU层（GRU Layer）**：处理经过Transformer编码后的序列，捕捉时间上的局部依赖模式。
4. **全连接层（Fully Connected Layer）**：将GRU的输出映射到目标回归值，完成预测。
这样的结构既保持了Transformer的全局视角，又利用了GRU的顺序处理能力，非常适合多变量时序
数据的回归问题。
### 效果展示
图1展示了模型在某个多变量回归问题中的预测结果。可以看到，模型能够较好拟合真实值，尤其在
捕捉数据波动方面表现优异。
### 评价指标
我们采用四个指标来评估模型性能：
- **R（决定系数）**：衡量模型解释数据的比例，值越靠近1，模型越好。
- **MAE（平均绝对误差）**：预测值与真实值绝对差的平均值，数值越小越好。
- **RMSE（均方根误差）**：与MAE类似，但平方处理放大了误差的影响，数值越小越好。
- **MAPE（平均绝对百分比误差）**：以百分比形式衡量误差，适合数据量级变化大的情况。
### 优化算法升级
对于有需求的用户，可以添加优化算法进行参数自动化寻优。比如：
- **冠豪猪CPO（Coprimes Optimizer）**：基于数学理论，寻优速度快。
