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雷达卡
Matlab
实现高尔夫算法（
GOA）优化Transformer-LSTM
组合模型多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着深度学习与人工智能技术的迅猛发展，各类优化算法、模型及其组合被应用于越来越多的实际问题中。尤其是在复杂数据处理任务中，单一的模型往往难以
满足高精度、高效率的需求。因此，结合多个模型，通过集成学习或模型组合的方法已成为提高预测精度的常见方案。多变量回归问题尤其如此，尤其是在诸如金融、气象预测、健康医疗、能源需求预测等领域，准确的回归预测对于决策和优化过程至关重要。
近年来，Transformer 和 LSTM 作为两种常见的深度学习模型，凭借其在时序数据处理方面的卓越能力，已广泛应用于多种预测任务。Transformer 模型凭借其自注意力机制，在序列建模中能够捕捉长时依赖关系和全局信息，而 LSTM 则以其能够处理长序列数据中消失梯度的问题在时间序列预测中表现出色。然而，单一模型的优势往往会受到多种因素的限制，比如模型本身的结构问题、参数调整的复杂性、计算资源的需求等。为了突破这些限制，近年来的研究开始尝试将不同模型进行组合，以实现更高的预测精度和更强 ...
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