目录
Matlab实现PSO-Transformer粒子群优化算法（PSO）优化Transformer编码器多特征分类预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
项目挑战及解决方案 3
项目特点与创新 4
项目应用领域 5
项目效果预测图程序设计及代码示例 6
项目模型架构 8
项目模型描述及代码示例 9
项目模型算法流程图 11
项目目录结构设计及各模块功能说明 11
项目应该注意事项 11
项目部署与应用 12
项目未来改进方向 15
项目总结与结论 16
程序设计思路和具体代码实现 17
第一阶段：环境准备 17
清空环境变量 17
关闭报警信息 17
关闭开启的图窗 17
清空变量 17
检查环境所需的工具箱 18
配置GPU加速 18
导入必要的库 18
第二阶段：数据准备 19
数据导入和导出功能 19
文本处理与数据窗口化 19
数据处理功能 19
数据分析 20
特征提取与序列创建 20
划分训练集和测试集 21
参数设置 21
第三阶段：算法设计和模型构建及训练 21
设计PSO-Transformer粒子群优化算法 21
适应度函数 22
构建和训练Transformer模型 23
更新粒子群 23
第四阶段：防止过拟合及参数调整 24
防止过拟合 24
超参数调整 25
增加数据集 25
优化超参数 26
第五阶段：精美GUI界面 26
数据文件选择和加载 26
模型参数设置 27
模型训练和评估按钮 28
实时显示训练结果 29
模型结果导出和保存 30
动态调整布局 30
第六阶段：评估模型性能 31
评估模型在测试集上的性能 31
多指标评估 32
绘制误差热图 32
绘制残差图 32
完整代码整合封装 33
在当前机器学习和人工智能的发展浪潮中，
Transformer
模型由于其在自然语言处理（
NLP）领域的出色表现，已成为深度学习的重要架构之一。然而，随着特征复杂度和数据量的增加，传统的
Transformer
模型在高维数据的处理上仍面临诸多挑战，尤其在分类预测任务中，如何优化其性能以提高预测准确性成为了一个亟待解决的问题。
粒子群优化（
PSO）算法作为一种启发式全局优化算法，具有较强的全局搜索能力和较小的计算成本，因此在机器学习领域的优化问题中得到了广泛应用。在处理大规模数据集以及复杂模型时，
PSO算法能够通过模拟自然界粒子群体的搜索行为，找到最优的解，从而提高模型的预测能力。
本项目的背景是在上述挑战下，结合
PSO算法与Transformer
编码器，在多特征分类预测任务中进行优化。通过粒子群优化算法调整
Transformer
模型中的超参数，旨在最大化模型的分类预测精度。这一技术结合了深度学习与智能优化的优势，为多特 ...