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雷达卡
MATLAB
实现基于
SAO-Transformer-LSTM
（雪消融算法优化
Transformer-LSTM
组合模型）多变量回归预测的详细项目实例
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随着社会的发展和科技的进步，数据科学和人工智能的应用已经渗透到各个行业，尤其是在预测建模领域中。多变量回归作为一种经典的回归分析方法，已经广泛应用于经济预测、气象预测、市场需求分析等多个领域。然而，传统的回归方法在处理复杂的非线性问题和高维数据时，面临着较大的挑战。为了提高多变量回归模型的预测精度和鲁棒性，近年来，机器学习与深度学习技术得到了广泛应用。SAO-Transformer-LSTM（雪消融算法优化Transformer-LSTM组合模型）是一个结合了传统Transformer模型和LSTM模型的深度学习框架，具有处理复杂时序数据和多变量数据的优势。
Transformer模型，作为一种基于自注意力机制的深度学习模型，在序列数据处理中表现出了优异的性能。其优势在于能够并行处理数据，且具有全局依赖捕捉能力。然而 ...
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