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雷达卡
Matlab
实现BO-Transformer-LSTM
贝叶斯算法（
BO）优化Transformer
结合LSTM
长短期记忆神经网络多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术和人工智能的迅猛发展，时间序列预测技术在许多领域中得到了广泛应用，尤其是在金融、气象、交通、能源等领域。时间序列数据通常具有高度的依赖性和非线性特征，因此对预测模型的准确性和灵活性提出了更高的要求。为了提高预测性能，研究者们采用了多种先进的算法，其中，Transformer和LSTM（长短期记忆网络）结合贝叶斯优化（BO）方法的结合，已经成为当前时间序列预测领域的热点。Transformer是一种基于自注意力机制的模型，能够有效捕捉长时间跨度的依赖关系，广泛应用于自然语言处理和时间序列分析中；而LSTM网络通过其独特的记忆机制，在序列数据预测中具有显著优势。然而，单一的模型可能不足以应对复杂的多变量时间序列预测任务，因此将这两种强大的模型进行结合，通过贝叶斯优化来寻找最优的模型参数，进一步提 ...
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