Matlab
实现Transformer-Adaboost
多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
Transformer-Adaboost多变量回归预测模型是一个结合了深度学习和集成学习的先进模型，广泛应用于时间序列预测、股票市场分析、气象预测等多个领域。随着大数据时代的到来，如何高效、精确地处理复杂的多变量数据并进行预测，已经成为一个关键问题。传统的回归模型如线性回归、决策树回归等在处理高维度复杂数据时常常表现不佳，无法捕捉复杂数据之间的非线性关系和动态变化。Transformer模型以其自注意力机制（Self-Attention）在处理序列数据上的优
越性能，使其成为解决时序数据问题的首选。而Adaboost作为一种强大的集成学习方法，可以将多个弱学习器组合成一个强学习器，有效提高模型的预测能力。
Transformer模型最早用于自然语言处理（NLP）任务，其核心思想是通过自注意力机制来捕捉输入数据中各个元素之间的相互关系，使得每个输出元素能够依赖于输入序列的所有其他元素，从而获取全局信息。随着研究的深入，Transformer也被广泛应用于时间序列预测任务中，特别是在处理 ...