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雷达卡
MATLAB
实现基于
POA-Transformer-LSTM
鹈鹕算法（
POA）优化Transformer-LSTM
模型多变量回归预测的详细项目实例
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近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的时间序列预测方法逐渐成为解决复杂问题的重要工具，尤其在金融、气象、能源等领域得到了广泛应用。然而，传统的神经网络模型常常面临计算资源需求大、训练时间长以及模型性能不稳定等问题。为了提高时间序列预测的准确性与效率，研究人员尝试通过引入多种算法优化模型性能。POA（Pelican Optimization Algorithm，鹈鹕优化算法）
是一种新兴的全局优化算法，通过模仿鹈鹕觅食行为来进行搜索，能够在高维复杂空间中快速收敛，克服传统优化方法的不足。
Transformer是一种基于自注意力机制的模型，近年来在多个领域表现出强大的能力，尤其是在处理时序数据和长距离依赖问题时，展现出了优越性。而LSTM（Long Short-Term Memory）是经典的循环神经网络（RN ...
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