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雷达卡
Matlab
实现PSA-Transformer-LSTM
多变量回归预测，
PID搜索算法（
PSA）优化Transformer-LSTM
组合模型的详细项目实例
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随着数据科学和人工智能技术的飞速发展，深度学习方法在时间序列预测、回归分析等领域逐渐展现出卓越的性能。传统的回归模型如线性回归、支持向量回归等，虽然在一些简单的回归问题中表现良好，但在处理复杂、多变的高维时间序列数据时，其预测精度和泛化能力常常受到限制。近年来，Transformer和LSTM（长短期记忆网络）等深度学习模型被广泛应用于多变量回归任务，尤其在自然语言处理、图像处理等领域取得了显著成果。Transformer通过其自注意力机制
在序列建模中展示了强大的长依赖建模能力，而LSTM则在处理时间序列中的长期依赖关系上具有天然优势。
然而，尽管Transformer-LSTM组合模型在多个任务中表现出色，但其性能依然受到超参数选择和优化策略的影响。PID搜索算法（PSA）是一种基于比例-积分-微分（PI ...
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