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雷达卡
Matlab
实现几何平均优化器（
GMO）优化Transformer-LSTM
组合模型多变量回归预测的详细项目实例
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近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型逐渐成为解决复杂数据建模和预测问题的主流工具。在众多深度学习方法中，Transformer和LSTM（长短期记忆网络）作为两种具有较高性能的序列数据处理方法，受到了广泛关注。然而，在实际应用中，尽管Transformer和LSTM模型能够处理复杂的时间序列数据，但它们在多变量回归任务中的预测效果仍然存在一定的挑战，尤其是在处理长时间跨度的时间序列数据时。这种情况下，如何有效提升模型的泛化能力和预测精度，成为了当前研究的热点。
为了应对这一问题，几何平均优化器（GMO，Geometric Mean Optimizer）被提出作为一种新的优化方法。该方法在多目标优化问题中具有独特的优势，能够通过几何平均的方式，优化多个模型的结果，提升模型的性能表现。具体来说，GMO可以通过调整模型的损失函数，使得每个模型的输出 ...
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