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雷达卡
Matlab
实现Transformer-LSTM
多变量回归预测的详细项目实例
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随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅猛发展，数据分析与预测在各行各业中的应用变得越来越重要，尤其是在需要处理时间序列数据的领域，如金融、气象、交通等。在这些领域中，多变量回归预测问题，尤其是涉及时序数据的预测问题，已经成为研究和工程中的一个核心挑战。多变量回归任务需要在多个变量之间建立关系，并预测未来的趋势，这对模型的设计和训练提出了高要求。
传统的回归方法（如线性回归和支持向量回归）在处理多变量数据时，通常假设变量之间的关系是线性的，且忽略了时序数据中的复杂非线性和时间依赖性。随着深度学习技术的突破，基于深度神经网络的模型，如长短时记忆网络（LSTM）和Transformer，已经证明其在序列数据的处理上表现出色，尤其是在捕捉数据的长期依赖和非线性关系方面。LSTM由于其独特的记忆单元设计，可以有效地解决传统RNN（循环神经网络）在长时间序列训练中常见的梯度消失或爆炸问题，而Tr ...
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