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Matlab实现基于BO贝叶斯优化Transformer结合GRU门控循环单元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： 1
项目挑战： 2
项目特点与创新： 3
项目应用领域： 3
模型架构： 4
模型描述及代码示例： 5
项目模型算法流程图： 5
项目目录结构设计及各模块功能说明： 7
项目部署与应用： 8
项目扩展： 9
项目应该注意事项： 10
项目未来改进方向： 11
项目总结与结论： 11
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：数据准备 12
第三阶段：设计算法 14
第四阶段：训练与优化 15
第五阶段：评估模型性能 15
第五阶段：精美GUI界面 17
第六阶段：防止过拟合与超参数调整 21
完整代码整合封装 23
随着信息化和大数据时代的到来，时间序列预测已经成为各个行业中的核心任务之一。在金融、医疗、气象、交通等领域，时间序列数据的分析和预测能力至关
重要。时间序列预测的准确性直接影响着决策的效果与效率。因此，如何提高时间序列预测的精度，成为了当前研究的一个重要方向。传统的时间序列预测方法多采用经典的统计模型，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、ETS（指数平滑法）、以及各类基于回归分析的方法。这些传统方法虽然在一定程度上解决了时间序列预测问题，但随着数据量的增大和多样化，传统方法在复杂性和准确性上存在一定的局限性。
近年来，深度学习方法逐渐成为时间序列预测的主流方法。Transformer和GRU（门控循环单元）是近年来在时间序列预测中应用较广的两种深度学习模型。Transformer模型凭借其出色的全局信息捕获能力，尤其是在处理长时间序列数据时，展示了其强大的潜力。GRU作为一种递归神经网络模型，能够在处理序列数据时有效捕捉到时间依赖关系，从而提升预测效果。 ...
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