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雷达卡
MATLAB
实现基于
BO-SVR-Transformer
贝叶斯优化算法（
BO）优化支持向量回归（
SVR）结合Transformer
模型进行多变量回归预测的详细项目实例
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随着数据科学和人工智能技术的迅猛发展，机器学习在多变量回归预测领域的应用越来越广泛。传统的支持向量回归（
SVR）作为一种经典的回归方法，因其良好的泛化能力和稳健性被广泛使用。然而，面对高维复杂数据和时间序列数据时，
SVR单独使用时在捕获数据的时序依赖关系和复杂非线性映射能力上存在一定局限。
Transformer
模型作为近年来在自然语言处理领域大放异彩的深度学习架构，具有强大的序列建模和特征提取能力，能够有效捕获长期依赖关系和复杂动态模式，将其与
SVR结合，能够弥补传统
SVR的不足，提高多变量回归预测的精度和鲁棒性。
然而，SVR模型中核函数参数和惩罚因子等超参数的选择对模型性能影响极大，传统的网格搜索和随机搜索方法效率低下，容易陷入局部最优。贝叶斯优化（
BO）作为一种高效的全局优化 ...
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