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雷达卡
Matlab
实现Transformer-BiLSTM-SVM
（Transformer+
双向长短期记忆神经网络结合支持向量机）多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着工业、金融、医疗等多个领域的发展，大量多变量时间序列数据逐渐被应用于预测分析、异常检测、决策支持等任务。传统的时间序列预测方法多依赖于经典的统计学模型，如ARIMA、GARCH等，这些模型在处理线性关系时表现优异，但对于复杂的非线性、长时依赖和大规模数据，效果则相对较差。随着深度学习技术的飞速发展，基于深度神经网络的时间序列预测方法逐渐受到关注，尤其是Transformer与长短期记忆网络（LSTM）组合的模型展现了良好的表现。
Transformer模型，凭借其基于自注意力机制（Self-Attention）的强大建模能力，能够有效捕捉时间序列中的长短期依赖关系，且相比传统RNN、LSTM模型，Transformer在并行计算、时间复杂度等方面具有更大的优势。而LSTM作为一种经典的循环神经网络（RNN） ...
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