Transformer-LSTM-Adaboost 多输入单输出回归预测模型是一种结合Transformer、长短期记忆网络（LSTM）​和Adaboost集成学习的复合回归预测模型。该模型通过融合全局特征提取、局部时序建模与动态加权集成技术，适用于高噪声、非平稳时间序列的回归预测任务。以下是其核心理论与工作机制：

一、核心组件分析

1. Transformer

• ​原理​
• 基于自注意力机制（Self-Attention）捕捉输入序列的全局依赖关系，通过多头注意力（Multi-Head Attention）并行学习多维度特征。
• ​作用​
• 提取时间序列的长期跨步依赖特征，解决传统RNN梯度消失问题。
• ​关键模块​
• ​位置编码（Positional Encoding）​：为序列注入时序信息。
• ​编码器堆叠（Encoder Stack）​：多层编码器增强特征抽象能力。

2. 长短期记忆网络（LSTM）

• ​原理​
• 通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）控制信息流动，建模局部时序模式。
• ​作用​
• 捕捉序列的短期动态变化，补充Transformer对局部细节的敏感性不足。
• 
  

3. Adaboost.R（回归型Adaboost）

• ​原理​
• 迭代训练多个基模型（Transformer-LSTM），通过动态调整样本权重和模型权重提升集成效果。
• ​改进点​
• 针对回归任务采用Adaboost.R2算法，以相对误差替代分类错误率。

二、模型整合流程

1. 特征融合架构

• ​串行结构​
• ​Transformer分支：提取全局特征 
• ​LSTM分支：提取局部特征 

2. Adaboost动态集成

• ​基模型定义​
• 每个基模型为独立的Transformer-LSTM复合网络。
• ​训练步骤​

1. ​初始化权重
2. ​迭代优化
3. ​加权输出

三、模型优势

1. ​多尺度特征融合​
2. Transformer与LSTM互补，同时建模全局趋势与局部波动。
3. ​抗噪声能力​
4. Adaboost通过权重调整抑制异常样本影响，提升鲁棒性。
5. ​动态自适应​
6. 基模型权重 根据预测误差自动分配，强化高精度模型的贡献。
7. ​处理非平稳数据​
8. Transformer的位置编码与LSTM的门控机制协同适应时序分布变化。

四、适用场景

• ​金融时间序列：如股价、汇率等具有显著非线性和突变特性的数据。
• ​工业传感器数据：含噪声、缺失值的设备监测时序（如振动信号、温度序列）。
• ​多模态时序预测：融合文本、数值等多源异构数据的复杂回归任务。

五、总结

Transformer-LSTM-Adaboost 通过全局-局部特征联合提取与误差导向动态集成的双重机制，突破了单一模型的特征表达局限性。其核心创新在于：

1. 利用Transformer捕捉长周期规律，LSTM细化短期模式，形成互补特征空间。
2. 引入Adaboost.R2的加权策略，通过多基模型集成降低方差偏差。
3. 该模型在需同时处理趋势性、周期性和随机性的预测场景中表现突出，尤其适合对预测结果稳定性要求严苛的工业与金融应用。