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雷达卡
MATLAB
实现基于
SLWCHOA-Transformer-BiLSTM
混合改进策略的黑猩猩优化算法优化
Transformer
结合双向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
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随着大数据技术的快速发展，多变量时间序列预测已经在多个领域得到广泛应用，包括金融市场预测、气象数据分析、交通流量预测以及能源需求预测等。然而，随着数据规模的增加和复杂性增强，传统的时间序列预测方法面临许多挑战。尤其是对于具有复杂时序模式和非线性特征的多变量时间序列数据，如何有效地挖掘数据的内在规律并进行准确预测，成为了亟待解决的难题。近年来，深度学习方法凭借其强大的特征学习和表示能力，逐渐成为解决这一问题的有效工具。特别是Transformer模型和双向长短期记忆（BiLSTM）网络，凭借其在序列建模和上下文信息捕捉方面的优势，已在时间序列预测任务中表现出色。
为了进一步提高多变量时间序列预测的准确性和鲁棒性，研究者们开始探索各种混合模型和优化算法。黑猩猩优化算法（BOA）作为一 ...
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