时序预测模型对比：Transformer与BiLSTM在Matlab中的实现

1. 项目概述

时序预测是机器学习领域一个经典而重要的研究方向，在金融、气象、工业控制等领域都有广泛应用。最近我在做一个对比实验项目，用Matlab实现了Transformer、BiLSTM、CNN-BiLSTM、Transformer-BiLSTM和CNN这五种模型在时序预测任务上的表现对比。这个实验源于我在实际工作中遇到的一个需求：如何为特定场景选择最合适的时序预测模型。

提示：时序预测不同于一般的回归问题，它需要考虑数据的时间依赖性，这也是为什么像LSTM、Transformer这类能够捕捉时序特征的模型在此类任务中表现突出。

2. 模型选型与原理分析

2.1 Transformer模型解析

Transformer最初是为自然语言处理设计的，但其自注意力机制特别适合捕捉时序数据中的长距离依赖关系。在Matlab中实现Transformer需要注意几个关键点：

1. 位置编码：由于Transformer本身没有内置的位置信息感知能力，必须添加位置编码。我使用的是正弦函数的位置编码方案：

matlab复制function pe = positionalEncoding(maxLen,d_model)
    position = (0:maxLen-1)';
    div_term = exp((0:2:d_model-1) * -(log(10000.0)/d_model));
    pe = zeros(maxLen,d_model);
    pe(:,1:2:end) = sin(position * div_term);
    pe(:,2:2:end) = cos(position * div_term);
end

2. 多头注意力：这是Transformer的核心，我实现了4头注意力，每个头的维度是d_model/4。

3. 前馈网络：两层全连接，中间用ReLU激活。

2.2 BiLSTM模型特点

双向LSTM能够同时考虑过去和未来的信息，这对时序预测特别有价值。在Matlab中实现时需要注意：

• 隐藏层大小：经过实验，128个隐藏单元在这个任务上表现不错
• 双向连接：使用bilstmLayer时设置'OutputMode','sequence'
• Dropout