目录原理简介案例数据及数据替换方法结果展示完整代码获取传统的机器学习创新方法无非是优化算法模型组合但是如果你不会改进算法或者使用比较新颖的模型这种方法已经比较难发论文了。同时这段时间后台也经常有小伙伴问我在数据生成部分有没有一些比较好的创新方法。但是目前大多数数据生成的方法都是基于Python无法很好地和自己的优化算法结合。而且Python环境配置较为混乱不适合新手小白。因此今天给大家带来一期基于Matlab实现扩散模型数据生成的方法。与之前的代码一样都是一键运行即可生成同时也附赠LSSVM模型作为回归预测模型方便小伙伴们查看误差指标。这样一来结合扩散模型-优化算法-预测模型三阶段的预测范式不仅可以让审稿人眼前一亮也能大大提高Accept的概率更不会有创新点不足的烦恼。需要完整代码的朋友可直接拉到最后~您只需做的工作替换Excel数据一键运行main文件非常适合新手小白原理简介首先用通俗易懂的语言来介绍下扩散模型。扩散模型是一种数据生成技术,它模拟自然界中常见的扩散过程来合成新数据。就像一滴墨水落在水中会慢慢扩散开来一样,扩散模型也是从简单的噪声信号出发,逐步添加细节和模式,最终生成复杂的新数据。研究人员发现,把这个过程倒过来运行先由复杂数据开始逐步移除细节最后留下简单随机噪声反过来再运行一次就可以重新生成新的数据。从写论文的角度来讲扩散概率模型(DDPM)的核心工作机制包含两个过程前向加噪过程和反向去噪过程如下图所示。图中蓝色箭头表示前向过程(q)红色箭头表示反向过程(p)。前向过程为扩散过程通过逐步向原始数据中添加高斯噪声将原始数据样本转化为纯噪声。反向过程的目标是从噪声样本中逐步去除噪声,最终重建原始数据样本。前向过程是预定义的反向过程则需要训练模型学习如何去除噪声。如果想在论文里阐述这个模型可以参考这篇文献[1]杨健一,张亦涵,汪华,等.基于生成式扩散模型的短期多步太阳辐照度预测[J].中国计量大学学报, 2025, 36(3):402-410.案例数据及数据替换方法与先前回归模型采用的数据集一样本期依旧采用经典的回归预测数据集也是为了方便大家替换自己的数据集各个变量采用特征1、特征2…表示无实际含义最后一列即为输出。更换自己的数据时只需最后一列放想要预测的列其余列放特征即可特征数量不限无需更改代码非常方便结果展示在这里我们采用基于DDPM 架构的数据增强方法也就是在生成阶段模型从标准高斯噪声采样利用训练好的网络逐步去除噪声最终恢复出具有原始数据统计特征的合成样本。在网络结构方面采用一个包含3个隐藏层的全连接神经网络并引入 0.1 的 Dropout 以防止过拟合。在参数设置方面我们设定扩散过程为 1000 个时间步采用10^-4到 0.02的线性噪声调度。最大迭代次数为 50批量大小为 512。同时我们在模型最后采用LSSVM回归作为预测模型。废话不多说看下效果首先是数据生成前后的直方图对比同时为了更方便地查看数据生成前后的分布我们利用t-SNE降维可视化查看数据生成前后的分布对比综上两张图可以看到两个分布非常接近。当然为了防止信息泄露我们的数据生成肯定是针对训练集进行的命令行窗口也会生成相关信息扩散模型的网络结构图接下来是预测模型的结果训练集和测试集预测效果图误差直方图3张训练集、测试集、所有样本线性拟合图回归拟合图运行完毕后命令行窗口也会显示各个误差指标的结果非常清晰另外我们的程序文件夹内也非常清晰您所需运行的文件只有main一个非常方便不信可以看下面截图以上所有图片替换Excel后均可一键运行main生成无需配置环境比Python什么方便多了非常适合新手小白完整代码获取如果需要以上完整代码只需点击下方小卡片再后台回复关键字不区分大小写数据生成