Matlab时序预测：Transformer-BiLSTM等5种模型对比实验

1. 项目概述

在时间序列预测领域，深度学习模型的选择往往决定了预测精度和泛化能力。最近我在Matlab平台上完成了一项对比实验，系统评估了Transformer-BiLSTM、纯Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM和CNN五种模型在时序预测任务中的表现。这个实验源于实际项目中遇到的预测精度瓶颈问题——当传统单一模型遇到复杂时序模式时，预测结果总是不尽如人意。

实验环境：Matlab R2022a + Deep Learning Toolbox，测试数据包含电力负荷、股票价格和气象数据三类典型时序数据集。

2. 模型架构解析

2.1 Transformer-BiLSTM混合模型

这种组合架构充分利用了Transformer的全局特征提取能力和BiLSTM的序列建模优势。具体实现时，我采用了12层Transformer编码器接双向LSTM的结构：

matlab复制% Transformer层配置
numHeads = 8;
numKeyChannels = 64;
encoder = transformerEncoder(...
    numHeads,numKeyChannels,...
    'NumLayers',12,...
    'PositionEncoding','sinusoidal');

% BiLSTM层配置
lstm = bilstmLayer(128,...
    'OutputMode','sequence',...
    'Name','bilstm');

关键设计考量：

1. Transformer先对原始序列做多头注意力计算，捕获长期依赖
2. BiLSTM处理Transformer输出，建模前后向时序关系
3. 最后通过全连接层输出预测结果

2.2 纯Transformer模型

参考原始论文实现的标准Transformer，包含完整的编码器-解码器结构。在Matlab中需要特别注意位置编码的实现：

matlab复制function Z = positionalEncoding(X,numFeatures)
    [seqLen,~] = size(X);
    position = (0:seqLen-1)';
    divTerm =