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雷达卡
Matlab
实现Transformer-SVM
（Transformer
结合支持向量机）多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时间序列预测是机器学习和深度学习领域中的一个重要研究方向，广泛应用于金融预测、气象预测、能源消耗预测、股票市场分析、经济预测等领域。随着数据量的快速增长和计算能力的提升，传统的时间序列预测方法已逐渐暴露出一些局限性，如无法捕捉非线性关系、难以处理多变量数据等问题。为了解决这些问题，越来越多的学者开始尝试将深度学习模型与经典的机器学习方法结合，以提高预测精度。
Transformer模型作为近年来深度学习领域的一项突破性技术，凭借其强大的自注意力机制和长程依赖建模能力，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域，取得了显著的成果。Transformer具有较强的时序数据处理能力，特别适合用于时间序列数据的建模。然而，单纯依赖Transformer模型可能面临过拟合和计算复杂度过高等问题。因此，许多研究开始探索如何将Transformer与其他机器学习算法结合，以提升预测的准确性和模型的鲁棒性。
支持向量机（SVM）是传统的机器学习算法之一，具有强大 ...
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