[学科前沿] 项目介绍 Matlab实现BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法（BO）优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络多变量时间序列预测 [推广有奖]

0关注
1粉丝

已卖：45份资源

硕士生

13%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1092 个
通用积分: 240.3316
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 725 点
帖子: 33
精华: 0
在线时间: 229 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2026-1-30

楼主

南唐雨汐

发表于 2025-10-11 07:04:31 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

Matlab
实现BO-Transformer-LSTM
贝叶斯优化算法（
BO）优化Transformer
结合LSTM
长短期记忆神经网络多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在当今数据驱动的时代，多变量时间序列预测成为了各行各业中的一个关键技术，尤其在金融、能源、医疗、制造等领域。随着数据量的激增和复杂性增加，传统的预测方法面临越来越大的挑战，尤其是涉及到高维度和非线性关系的时间序列问题。尤其在金融市场中，资产价格、股票收益等数据通常表现出高度的波动性和复杂的依赖结构，这就要求在预测过程中必须能够捕捉到长期和短期的动态信息。因此，如何精确地预测复杂的多变量时间序列数据，是现代机器学习领域中的一个难点。
为了应对这些挑战，深度学习技术，尤其是长短期记忆网络（
LSTM
）和Transformer
模型被提出并广泛应用。
LSTM
能够有效地处理时间序列数据中的长期依赖问题，而
Transformer
则通过自注意力机制捕捉序列中的全局依赖。将这两种方法结合起来，能够更好地 ...