Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型多变量分类预测Matlab实现

该代码针对多特征分类问题，系统对比了五种深度学习模型（包括混合模型和单一模型）的性能，旨在为研究者或工程师提供一个快速评估不同模型在特定数据集上表现的自动化工具，适用于模型选型、性能对比与教学研究。

编程语言：MATLAB
深度学习框架：MATLAB Deep Learning Toolbox
模型架构 ：
- CNN（卷积神经网络）
- LSTM（长短时记忆网络）
- Transformer（自注意力机制）
- 混合模型（CNN-LSTM, Transformer-LSTM）
评估方法：多分类指标宏平均
可视化工具：MATLAB绘图函数

LSTM ：
ft=σ(Wf⋅ $ht-1,xt$ +bf)it=σ(Wi⋅ $ht-1,xt$ +bi)C~t=tanh⁡(WC⋅ $ht-1,xt$ +bC)Ct=ft∗Ct−1+it∗C~tot=σ(Wo⋅ $ht-1,xt$ +bo)ht=ot∗tanh⁡(Ct) \begin{aligned} f_t &= \sigma(W_f \cdot $h_{t-1}, x_t$ + b_f) \\ i_t &= \sigma(W_i \cdot $h_{t-1}, x_t$ + b_i) \\ \tilde{C}t &= \tanh(W_C \cdot $h_{t-1}, x_t$ + b_C) \\ C_t &= f_t * C{t-1} + i_t * \tilde{C}_t \\ o_t &= \sigma(W_o \cdot $h_{t-1}, x_t$ + b_o) \\ h_t &= o_t * \tanh(C_t) \end{aligned} ftitC~tCtotht=σ(Wf⋅ $ht-1,xt$ +bf)=σ(Wi⋅ $ht-1,xt$ +bi)=tanh(WC⋅ $ht-1,xt$ +bC)=ft∗Ct−1+it∗C~t=σ(Wo⋅ $ht-1,xt$ +bo)=ot∗tanh(Ct)
Transformer自注意力 ：
Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V Attention(Q,K,V)=softmax(dk QKT)V
CNN卷积 ：
(f∗g)(t)=∑τf(τ)g(t−τ) (f * g)(t) = \sum_{\tau} f(\tau) g(t - \tau) (f∗g)(t)=τ∑f(τ)g(t−τ)
评价指标 （宏平均）：
- 精确率 = TPTP+FP\frac{TP}{TP+FP}TP+FPTP
- 召回率 = TPTP+FN\frac{TP}{TP+FN}TP+FNTP
- F1 = 2×精确率×召回率精确率+召回率2 \times \frac{\text{精确率} \times \text{召回率}}{\text{精确率} + \text{召回率}}2×精确率+召回率精确率×召回率

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