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雷达卡
Matlab
实现冠豪猪（
CPO）算法优化
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
近年来，随着深度学习技术的发展，特别是在自然语言处理和时间序列预测领域，基于Transformer的模型在多个任务中取得了显著的突破。然而，虽然
Transformer模型具有强大的建模能力，但在面对时间序列预测问题时，其表现仍然受到一定限制。长短期记忆网络（LSTM）作为一种经典的时间序列预测模型，能够有效处理序列数据的时序特性和长期依赖问题，但其结构的复杂性和训练时长使得其在实际应用中的性能存在一定瓶颈。
多变量回归预测作为一种广泛应用于金融、气象、医疗、交通等领域的预测方法，要求模型能够同时处理多个输入变量，并且在多变量数据之间进行有效的交互。传统的回归方法往往难以捕捉复杂的非线性关系和长短期依赖，因此，采用基于深度学习的混合模型逐渐成为主流趋势。
针对上述问题，本项目提出了一种结合Transformer和LSTM的组合模型，旨在优化多变量回归预测任务。为了进一步提升模型的性能，我们引入了冠豪猪优化算法（CPO）。CPO是一种新型的群体智能优化算法， ...
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