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雷达卡
Matlab
实现萤火虫算法（
FA）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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随着数据科学与人工智能技术的飞速发展，各行各业都在逐渐依赖大数据与机器学习技术来解决实际问题。尤其在金融、能源、制造业和医疗领域，多变量时间序列预测成为了一个关键的研究课题。在这些领域，很多决策与预测都需要基于历史数据来进行准确的推测，因此高效的预测模型显得尤为重要。为了应对这一挑战，许多研究者已经提出了基于深度学习和优化算法相结合的多层次混合模型，这其中尤以长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型的结合逐渐成为主流。
LSTM作为一种典型的递归神经网络（RNN），其在处理具有长期依赖关系的时间序列数据时，表现出了强大的能力。LSTM通过引入门控机制，能够解决传统RNN在处理长时间序列时存在的梯度消失和爆炸问题。然而，LSTM在面对复杂的序列模式和全局信息的建模时，可能会面临一定的限制，尤其是在长时间序列的数据建模方面。
为了解决这个问题，Tra ...
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