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雷达卡
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Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
项目挑战 2
项目特点与创新 2
项目应用领域 3
项目模型架构 3
模型描述及代码示例 4
项目模型算法流程图 (Project Flow Overview and Algorithm Design) 6
项目目录结构设计及各模块功能说明 (Project Directory Structure Design) 7
项目部署与应用 (Deployment and Application) 8
项目扩展 (Project Expansion) 10
项目应该注意事项 (Important Considerations) 11
项目未来改进方向 (Future Improvement Directions) 12
程序设计思路和具体代码实现 12
第一阶段：环境准备 12
数据准备 13
第二阶段：设计算法 15
第三阶段：构建模型 16
第四阶段：评估模型在测试集上的性能 17
第五阶段：精美GUI界面 18
第六阶段：防止过拟合 22
完整代码整合封装 25
在现代机器学习应用中，回归预测任务在多个领域中扮演着至关重要的角色。特别是在处理时间序列数据、多维度输入的数据集时，如何准确预测未来的趋势和结果是许多行业面临的挑战。传统的回归模型，如线性回归和支持向量机（SVM），虽然在某些简单情况下表现良好，但往往难以捕捉复杂的非线性关系和数据间的时序依赖性。因此，更加复杂的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）模型，逐渐成为解决这些问题的有力工具。
CNN模型在处理图像数据时取得了巨大的成功，它能够通过提取局部特征来帮助识别复杂的模式。而Transformer模型，最初用于自然语言处理（NLP），因其自注意力机制而能够处理长距离的依赖关系，并且在多个任务中达到了超越传统模型的性能。近年来，结合CNN和Transformer模型的混合架构，尤其是针对多输入单输出的回归任务，取得了不错的效果。尤其是在处理多维度、时序依赖较强的复杂数据集时，CNN能够提取特征，Transformer能够捕捉长时间序列依赖，从而为模型提供了更强 ...
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