MATLAB
实现基于
GWO-Transformer
灰狼优化算法(
GWO)结合Transformer
编码器进行多输入多输出回归预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解)
在多变量复杂系统中,经常需要同时处理多维输入和多维输出的回归预测任务,例如工业过程中的多传感器监测、化工装置中多工艺参数与多质量指标之间的映射、电力系统中多节点负荷与多运行状态变量的关联等。传统的单输入单输出或单输入多输出模型难以刻画变量之间高维耦合与协同变化特征,容易造成信息利用不充分、预测精度不足,难以满足当前工业智能化与数据驱动决策的需求。为了更准确地刻画输入与输出之间的非线性关系,同时兼顾多输出变量之间的相关性,需要构建一种高效的多输入多输出回归预测模型,并且尽可能提升模型的鲁棒性与泛化能力。
灰狼优化算法是一种具有代表性的群体智能优化算法,借鉴自然界灰狼群体的围捕与猎物搜索行为,通过领袖狼与追随狼的协同进化实现对复杂搜索空间的全局寻优。与常见的粒子群优化或遗传算法相比,灰狼优化在 ...


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