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雷达卡
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Matlab实现秃鹰搜索（BES）算法优化Transformer-LSTM组合模型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 2
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
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 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 9
项目应该注意事项 10
项目未来改进方向 10
项目总结与结论 11
程序设计思路和具体代码实现 11
第一阶段：环境准备与数据处理 11
第二阶段：设计算法 14
第三阶段：构建模型与优化器 16
第四阶段：评估模型性能 17
第五阶段：精美GUI界面设计 18
第六阶段：防止过拟合与超参数优化 21
完整代码整合封装 23
随着机器学习和深度学习技术的发展，尤其是在时序数据预测和多变量回归问题上的应用，模型的性能和准确性已经成为众多领域中的关键问题之一。近年来，Transformer模型和LSTM（长短期记忆网络）作为两种重要的深度学习模型，在
处理时序数据方面展现出了巨大的潜力。Transformer凭借其自注意力机制，在捕捉长距离依赖方面表现出了显著优势，而LSTM则擅长处理具有时间依赖关系的序列数据。然而，这两种模型各自存在一定的局限性，Transformer模型通常对局部信息的捕捉能力较弱，而LSTM虽然能够捕捉长时间序列中的依赖关系，但在面对长时间跨度时可能出现梯度消失或爆炸的问题。
为了解决这些问题，近年来出现了诸如Transformer-LSTM组合模型等创新性方法，将两者的优点结合，以提高模型的泛化能力和预测精度。然而，尽管Transformer-LSTM组合模型在多变量回归预测方面取得了显著成绩，但在复杂问题中，如何优化模型的性能，进一步提高其预测精度，依 ...
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