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雷达卡
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Matlab实现萤火虫算法（FA）优化Transformer-LSTM组合模型多变量回归预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目模型架构 4
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图 8
项目目录结构设计及各模块功能说明 9
项目部署与应用 10
项目扩展 11
项目应该注意事项 12
项目未来改进方向 12
项目总结与结论 13
程序设计思路和具体代码实现 13
第一阶段：环境准备与数据处理 13
第二阶段：设计算法 16
第三阶段：构建模型 17
第四阶段：评估模型性能 18
第五阶段：精美GUI界面 19
第六阶段：防止过拟合 23
完整代码整合封装 26
随着数据科学与人工智能技术的飞速发展，各行各业都在逐渐依赖大数据与机器学习技术来解决实际问题。尤其在金融、能源、制造业和医疗领域，多变量时间序列预测成为了一个关键的研究课题。在这些领域，很多决策与预测都需要基于
历史数据来进行准确的推测，因此高效的预测模型显得尤为重要。为了应对这一挑战，许多研究者已经提出了基于深度学习和优化算法相结合的多层次混合模型，这其中尤以长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型的结合逐渐成为主流。
LSTM作为一种典型的递归神经网络（RNN），其在处理具有长期依赖关系的时间序列数据时，表现出了强大的能力。LSTM通过引入门控机制，能够解决传统RNN在处理长时间序列时存在的梯度消失和爆炸问题。然而，LSTM在面对复杂的序列模式和全局信息的建模时，可能会面临一定的限制，尤其是在长时间序列的数据建模方面。
为了解决这个问题，Transformer模型逐渐成为了一种新的选择。Transformer的优势在于其自注意力机制（Self ...
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