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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-Transformer-LSTM
粒子群优化算法（
PSO）优化Transformer-LSTM
组合模型多特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能和机器学习的不断发展，各类基于数据分析的预测任务在各行各业得到了广泛的应用。尤其是在金融、医疗、交通等领域，预测模型的准确性和稳定性对决策过程至关重要。然而，传统的预测模型常常面临着数据复杂性和多特征影响等挑战。随着深度学习技术的不断进步，基于多层神经网络的模型逐渐成为解决这些问题的重要工具。
Transformer
和LSTM
（长短期记忆网络）作为深度学习中重要的序列模型，已经在时间序列预测、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，这些模型在面对大量特征变量或复杂模式时，往往容易出现过拟合或者参数优化困难的问题。
粒子群优化算法（
PSO）作为一种群体智能优化算法，能够高效地搜索高维空间中的全局最优解，并且具有较强的全局搜索能力。通过将
PSO与深度学习模型结合，可以有效提高模型的优化效率 ...
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