发帖
雷达卡
Python
实现基于
SLWCHOA-Transformer-LSTM
混合改进策略的黑猩猩优化算法（
SLWCHOA
）结合Transformer-LSTM
模型进行多变量时序预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着大数据和人工智能技术的飞速发展，时序数据的预测逐渐深入到电力负荷预测、金融市场分析、气象预报、供应链管理与智能制造等诸多领域。传统的时序预测方法如ARIMA、SVR、RNN等虽然具有一定的预测能力，但在应对高维多变量、强非线性和长时依赖问题时，其预测准确率和泛化能力常常受到限制。与此同时，随着Transformer结构的提出，基于注意力机制的模型展现出强大的序列建模和长期依赖捕捉能力，极大提升了长序列时序特征的提取效果。然而，Transformer结构在小样本学习和特征选择方面仍存在一定的局限性，且容易陷入局部最优解，导致预测精度不稳定。
另外，黑猩猩优化算法（Chimp Optimization Algorithm, CHOA）正逐渐成为 ...
京公网安备 11010802022788号
