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雷达卡
Matlab
实现CNN-Transformer
多变量回归预测的详细项目实例
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在现代机器学习应用中，回归预测任务在多个领域中扮演着至关重要的角色。特别是在处理时间序列数据、多维度输入的数据集时，如何准确预测未来的趋势和结果是许多行业面临的挑战。传统的回归模型，如线性回归和支持向量机（SVM），虽然在某些简单情况下表现良好，但往往难以捕捉复杂的非线性关系和数据间的时序依赖性。因此，更加复杂的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）模型，逐渐成为解决这些问题的有力工具。
CNN模型在处理图像数据时取得了巨大的成功，它能够通过提取局部特征来帮助识别复杂的模式。而Transformer模型，最初用于自然语言处理（NLP），因其自注意力机制而能够处理长距离的依赖关系，并且在多个任务中达到了超越传统模型的性能。近年来，结合CNN和Transformer模型的混合架构，尤其是针对多输入单输出的回归任务，取得了不错的效果。尤其是在处理多维度、时序依赖较强 ...
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