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雷达卡
Matlab
实现蜣螂优化算法（
DBO）优化Transformer-LSTM
组合模型多变量回归预测的详细项目实例
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随着深度学习和机器学习技术的飞速发展，各种先进的算法已被应用于多个领域，如金融、医疗、智能制造、气象预测等。尤其是在预测分析领域，时间序列预测成为了一个至关重要的任务。时间序列数据通常涉及连续的观测值，广泛应用于股票市场预测、气候变化分析、能源消耗预测等。为了提高时间序列预测的准确性，许多研究者和工程师采用了不同的组合模型，其中 Transformer 和 LSTM（长短期记忆网络）是两种深度学习模型，它们在时间序列预测中表现出了卓越的能力。Transformer 是一种基于自注意力机制的模型，擅长捕捉长期依赖关系；而 LSTM 则是一种递归神经网络（RNN）的改进，能够有效地解决梯度消失问题，从而更好地处理长时间序列数据。
然而，虽然这些模型本身具有较强的预测能力，但它们在实际应用中的性能可能会受到多个因素的影响，如超参数的选择、训练过程中的过拟合问题以 ...
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