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雷达卡
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Matlab实现金豹算法（GJO）优化Transformer-LSTM组合模型多变量回归预测的详细项目实例 2
项目背景介绍 2
项目目标与意义 2
项目挑战 3
项目特点与创新 4
项目应用领域 4
项目效果预测图程序设计 5
项目模型架构 6
项目模型描述及代码示例 6
项目模型算法流程图 7
项目目录结构设计及各模块功能说明 8
项目部署与应用 9
项目扩展 12
项目应该注意事项 13
项目未来改进方向 13
项目总结与结论 14
程序设计思路和具体代码实现 15
第一阶段：环境准备 15
数据准备 16
第二阶段：设计算法 17
第三阶段：构建模型 18
第四阶段：评估模型在测试集上的性能 19
第五阶段：精美GUI界面 20
第六阶段：防止过拟合和超参数调整 23
超参数调整 24
完整代码整合封装 25
随着机器学习和深度学习技术的快速发展，越来越多的复杂问题可以通过这些先进的算法进行解决。在众多的预测和优化问题中，时间序列预测是一个非常具有挑战性的领域，特别是当面对具有高度非线性、多变性及多维度的数据时。传统的统计学习方法（如ARIMA、线性回归等）在这些复杂任务中的表现有限，尤其是在处理多维度、非线性、高维度的时序数据时。为了克服这些问题，深度学习方法逐渐得到了广泛应用，尤其是基于Transformer和LSTM（长短期记忆网络）的组合模型，它们具有强大的时序数据处理能力。
然而，在深度学习模型的训练过程中，通常会面临优化算法选择和模型参数调整的问题，这也是深度学习应用中的一个重要难点。为了更好地优化模型，近年来一些智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）被引入到深度学习中，以提高训练效率和预测精度。金豹算法（GJO）作为一种新的智能优化算法，以其优越的全局搜索能力和优秀的收敛性能，逐渐成为优化复杂模型的热门选择。
本项目旨在通过结合金豹算法（GJO）与T ...
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