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雷达卡
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Matlab实现蜣螂优化算法（DBO）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 1
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 4
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 5
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图 6
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 11
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 13
第一阶段：环境准备 13
第二阶段：设计算法 16
第三阶段：构建模型 18
第四阶段：评估模型在测试集上的性能 19
第五阶段：精美GUI界面设计 20
第六阶段：防止过拟合 24
完整代码整合封装 26
随着深度学习和机器学习技术的飞速发展，各种先进的算法已被应用于多个领域，如金融、医疗、智能制造、气象预测等。尤其是在预测分析领域，时间序列预测
成为了一个至关重要的任务。时间序列数据通常涉及连续的观测值，广泛应用于股票市场预测、气候变化分析、能源消耗预测等。为了提高时间序列预测的准确性，许多研究者和工程师采用了不同的组合模型，其中 Transformer 和 LSTM（长短期记忆网络）是两种深度学习模型，它们在时间序列预测中表现出了卓越的能力。Transformer 是一种基于自注意力机制的模型，擅长捕捉长期依赖关系；而 LSTM 则是一种递归神经网络（RNN）的改进，能够有效地解决梯度消失问题，从而更好地处理长时间序列数据。
然而，虽然这些模型本身具有较强的预测能力，但它们在实际应用中的性能可能会受到多个因素的影响，如超参数的选择、训练过程中的过拟合问题以及模型收敛速度等。因此，为了进一步提升模型的预测能力和泛化能力，结合优化算法对模型的优化显得尤为重要 ...
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