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雷达卡
Matlab
实现Transformer-BiLSTM
多变量回归预测的详细项目实例
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在现代工业、金融、气象等领域，数据预测已经成为了核心竞争力的重要组成部分。随着数据采集技术的进步以及信息化进程的加速，如何从海量的多变量数据中提取有价值的知识，准确预测未来趋势，成为了各行各业面临的一项挑战。多变量回归预测作为解决此类问题的重要方法之一，已被广泛应用于各类实际问题的建模与预测任务中。然而，传统的多变量回归模型往往仅依赖于线性关系，无法有效捕捉到数据中的非线性特征及时间序列的动态变化。这对于一些复杂的预测任务来说，无疑是一大挑战。
近年来，深度学习技术取得了显著的进展，尤其是在自然语言处理和图像识别等领域。然而，如何将这些先进的技术应用于时间序列数据的多变量回归预测中，成为了学术界和工业界亟待解决的问题。为了解决这一问题，Transformer和BiLSTM（双向长短期记忆网络）模型结合多变量回归预测任务应运而生。Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度学习 ...
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