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雷达卡
Matlab
实现BO-Transformer-BiLSTM
多变量回归预测的详细项目实例
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随着科技的不断发展与数据分析技术的迅猛进步，各种机器学习和深度学习算法被广泛应用于各个行业，尤其是在多变量回归问题中，深度学习方法显示出了强大的预测能力。在多变量回归预测任务中，目标是根据多个输入变量来预测一个或多个输出变量。通常，这类问题在气象预测、股票市场预测、医疗诊断、工业设备故障检测等领域中尤为重要。如何有效地从多维度数据中提取出有效的特征，并准确预测出未来的趋势，是当前研究的重要课题之一。
传统的回归模型，如线性回归、支持向量机（SVM）等，在处理高维复杂数据时常常受限于模型假设和计算能力，导致预测效果不理想。为了克服这些问题，近年来，基于深度学习的回归模型逐渐获得了研究者的关注。特别是Transformer和BiLSTM等神经网络架构，通过自注意力机制和双向信息传播，有效地提高了模型的学习能力和预测精度。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO） ...
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