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Matlab实现基于BO贝叶斯优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 4
项目模型描述及代码示例 4
项目模型算法流程图（文本版） 5
项目目录结构设计及各模块功能说明 6
项目部署与应用 7
项目扩展 10
项目应该注意事项 11
项目未来改进方向 11
项目总结与结论 12
程序设计思路和具体代码实现 12
第一阶段：环境准备 12
第二阶段：设计算法 15
第三阶段：构建模型 15
第四阶段：评估模型 16
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 24
随着全球经济的飞速发展，信息技术的广泛应用使得大规模数据的产生变得愈发普遍，尤其是在金融市场、工业生产、能源管理、气象预测等领域，海量的时间
序列数据不断涌现。时间序列预测作为一种重要的机器学习任务，在许多领域中发挥着至关重要的作用。例如，准确预测股市价格波动、气候变化、商品需求量等可以为决策者提供有价值的参考信息。传统的时间序列分析方法，如ARIMA、ETS等，虽然在一定程度上可以提供精确的预测，但随着数据量的增加和模型需求的复杂性提高，传统方法的效果逐渐显得捉襟见肘，尤其是在面对高度非线性、非平稳的数据时，这些方法往往无法适应。
近年来，深度学习技术在多个领域取得了突破性进展，尤其是在时间序列预测方面，深度学习算法通过对大量数据的自动学习能力，极大地提升了预测精度。然而，深度学习模型的训练过程通常涉及到大量的超参数调节，这往往需要经验丰富的专家手动调整，过程繁琐且易出错。为了解决这一问题，贝叶斯优化（Bayesian Optimization, ...
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