能否提供一个示例代码，展示如何在MATLAB中使用Transformer-LSTM-SVM模型实现多输入单输出的回归预测任务？

在MATLAB中，实现Transformer、LSTM（长短期记忆网络）和SVM（支持向量机）组合的多输入单输出回归预测任务可能需要一些自定义代码，因为这涉及到深度学习库如Deep Learning Toolbox和Statistics and Machine Learning Toolbox。这里提供一个简化的示例，假设你已经有了预处理的数据：

% 导入所需的库
addpath('deep-learning-toolbox') % 如果没安装，需要添加路径
addpath('statistics-and-machine-learning-toolbox')

% 假设X_train, X_test 是输入特征数据，y_train, y_test 是对应的目标变量
if ~exist('X_train', 'var')
    % ... (加载或预处理数据)
end

% 创建Transformer层
num_transformer_blocks = 2;
transformer = sequence.LSTMTransformerLayer(num_transformer_blocks, ... % 可调整参数
    SequenceLength=size(X_train, 2), ...
    NumEncoderLayers=2, ... % LSTM层数
    NumDecoderLayers=2, ...
    EncoderDimension=512, ... % 编码维度
    DecoderDimension=512, ... % 解码维度
);

% 创建LSTM层
lstm_layer = sequence.LSTMLayer(100); % LSTM隐藏单元数

% 创建SVM回归器
svm_model = fitrsvm; % 初始化SVM模型

% 将Transformer和LSTM连接起来构成一个序列模型
model = sequence.SequentialModel;
model.add(transformer);
model.add(lstm_layer);

% 添加最后一层将序列数据转换为单值预测
output_layer = fullyConnectedLayer(1); % 单输出层
output_layer.Name = 'RegressionOutput';
model.add(output_layer);

% 定义损失函数和优化器
lossFunction = 'mse'; % 均方误差
optimizer = training.AdamOptimizer;

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'LossFunction', lossFunction, ...
    'MiniBatchSize', 32, ... % 批次大小
    'MaxEpochs', 50, ... % 迭代次数
    'Plots', 'training-progress'); % 显示训练进度
model = train(model, X_train, y_train, options);

% 预测
y_pred = predict(model, X_test);

% 使用SVM对预测结果做最后分类
svm_y_pred = predict(svm_model, y_pred);