Matlab
实现PSO粒子群优化
Transformer
结合GRU门控循环单元多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
粒子群优化（PSO，Particle Swarm Optimization）作为一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，其优点在于能够有效避免陷入局部最优解，具备全局搜索能力。因
此，它在多种工程优化问题中得到了广泛应用。随着人工智能技术的不断发展，尤其是深度学习领域的突破，PSO与其他深度学习方法的结合被提上了日程。在诸多深度学习模型中，Transformer和GRU（Gated Recurrent Unit）作为非常有效的结构，在处理序列数据和时间序列预测问题中表现出色。尤其是GRU模型，因其较低的计算复杂度和较强的记忆能力，常被应用于多变量回归预测任务中。
在工业、金融、医疗等领域中，多变量回归预测是至关重要的任务，能够帮助决策者做出更加科学的判断和决策。例如，股票市场的价格预测、气象数据的预测、交通流量预测等，都是多变量回归预测的实际应用。这类任务往往需要处理多个时间序列输入变量，并且这些变量之间可能存在复杂的非线性关系和时序依赖性。因此，基于深度学习的模型，如 ...