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雷达卡
MATLAB
实现基于
LSTM-XGBoost
长短期记忆网络（
LSTM
）结合极端梯度提升（
XGBoost
）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着数据驱动技术的飞速发展，长短期记忆网络（LSTM）和极端梯度提升（XGBoost）作为深度学习与机器学习领域的重要算法，已广泛应用于时序数据预测与回归分析。多输入单输出回归预测是诸如能源负荷预测、金融市场分析、环境监测等众多领域的核心问题。复杂的时序数据往往具有非线性、长远依赖及多变量相互作用的特点，单一模型难以同时兼顾序列动态建模与高效的非线性拟合能力。结合LSTM和XGBoost的混合模型融合了序列建模和梯度提升的优势，提升了预测的准确性和稳健性。
LSTM是一种特殊的递归神经网络，设计用来捕获长时间依赖关系，解决传统RNN梯度消失和爆炸问题。它通过门控机制控制信息流，精准捕捉时间序列数据的动态变化。XGBoost是一种基于树的梯度提升框架，利用多个弱学习器逐步拟合残差，具有极强的非线性拟合能力和较好的泛化性能。通过将LSTM输出的时序特征作为XGBoost的输入，能够充分利用LSTM对时间依赖性的建模，同时 ...
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