目录
Matlab实现Transformer-BiLSTM多输入多输出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 7
项目模型架构 7
项目模型描述及代码示例 8
项目模型算法流程图 10
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
项目扩展 12
项目部署与应用 13
项目未来改进方向 16
项目总结与结论 17
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 18
清空变量 18
清空命令行 18
检查环境所需的工具箱 18
配置GPU加速 18
导入必要的库 19
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（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 20
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 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
Transformer-BiLSTM模型构建 21
模型训练 23
第四阶段：防止过拟合及参数调整 23
防止过拟合 23
超参数调整 24
增加数据集 25
优化超参数 25
探索更多高级技术 25
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 26
模型训练和评估按钮 27
实时显示训练结果（如准确率、损失） 28
模型结果导出和保存 28
文件选择模块 29
参数设置模块 29
模型训练模块 29
结果显示模块 30
错误提示 30
动态调整布局 30
第六阶段：评估模型性能 30
评估模型在测试集上的性能 30
多指标评估 31
设计绘制误差热图 31
设计绘制残差图 31
设计绘制ROC曲线 32
设计绘制预测性能指标柱状图 32
完整代码整合封装 32
Transformer-BiLSTM
模型是一种结合了自注意力机制和双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）的深度学习方法，在处理多输入多输出（
MIMO
）预测问题中展现出了极大的潜力。随着深度学习技术的不断发展，传统的时序预测方法在处理复杂的时序数据时往往存在较大的局限性，而
Transformer
和BiLSTM
的结合突破了这些局限。
Transformer
可以有效捕捉长期依赖关系，
BiLSTM
则通过双向信息流动，能够全面了解数据的过去与未来，这使得该模型在各类时序
数据预测中表现优异。
在工业生产、金融、医疗、气象等领域，时序数据预测的准确性对于决策至关重要。以金融市场为例，精确的多变量时间序列预测可以帮助投资者做出更理智的决策。医疗领域中，疾病预测模型可以提前识别患者的健康风险，提前采取干预措施，挽救生命。而在工业领域，生产过程中的预测不仅能提高生产效率，还能降低设备故障和浪费。因此，如何有效地利用多输入多输出的模型进行时序数据预测，成为了深度学习研究中的一个热点。
结 ...