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雷达卡
Matlab
实现三角拓扑聚合优化算法（
TTAO
）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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：随着数据科学的不断发展，各种机器学习算法和深度学习模型被广泛应用于解决实际问题。在众多的深度学习模型中，Transformer模型和LSTM模型因其在序列数据处理方面的卓越性能而受到广泛关注。Transformer模型的自注意力机制能够捕捉全局依赖关系，而LSTM（长短期记忆）网络则在处理时间序列数据时，通过其门控机制有效地捕捉长期依赖。然而，在许多实际的时间序列预测问题中，单一模型的性能可能无法满足复杂的需求，因此结合多种模型成为了当前的研究热点。
为了进一步提升预测性能，融合优化算法的应用成为了一个创新的方向。特别是三角拓扑聚合优化算法（TTAO，Triangular Topological Aggregation Optimization），它通过模拟多种局部最优解的合成方式，能够有效提升多目标优化问题的求解质量。在预测模型中，TTAO ...
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