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雷达卡
Matlab
实现SABO-Transformer-LSTM
减法平均算法（
SABO
）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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随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的多变量回归预测模型已经成为许多行业中关键决策支持的有效工具。尤其在经济、金融、气候预测等领域，如何通过大量的历史数据预测未来趋势，已成为解决复杂问题的重要手段。然而，传统的回归算法在面对复杂的非线性关系时，往往表现不佳。为了提高预测精度，近年来，混合模型（如Transformer和LSTM的组合）逐渐得到了广泛应用。
Transformer和LSTM都是非常强大的模型，分别擅长处理序列数据中的长程依赖关系和时间序列预测。然而，这两种模型各自也存在一定的局限性。Transformer虽然在处理长序列和并行计算上表现优越，但其自注意力机制在捕捉长期依赖时可能会遇到信息过载问题。而LSTM虽然可以处理长期依赖，但在处理大规模数据集时计算复杂度较高，并且容易出现梯度消失的问题 ...
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