目录
Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 5
项目模型描述及代码示例 6
项目模型算法流程图 7
项目目录结构设计及各模块功能说明 8
项目部署与应用 8
项目扩展 10
项目应该注意事项 11
项目未来改进方向 12
项目总结与结论 12
程序设计思路和具体代码实现 13
第一阶段：环境准备 13
数据准备 14
第二阶段：设计算法 16
第三阶段：构建模型 17
第四阶段：评估模型在测试集上的性能 18
第五阶段：精美GUI界面 19
第六阶段：防止过拟合与超参数调整 22
完整代码整合封装 24

随着人工智能和机器学习技术的不断进步，时序数据分析逐渐成为多个领域中不可或缺的一部分。尤其是在金融市场预测、气象预报、能源管理、交通流量分析等领域，时序数据往往呈现出复杂的动态变化和非线性依赖，如何高效且准确地对这些数据进行建模和预测，已成为业界和学术界研究的重点。传统的回归模型
如线性回归、支持向量回归（SVR）等，对于非线性时序数据的处理能力较为有限，尤其是在数据量庞大或复杂依赖关系的情况下，容易出现模型精度较低或者无法处理长期依赖的问题。
近年来，深度学习技术在时序数据建模中的应用取得了显著进展，尤其是长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型。LSTM通过其独特的门控结构，能够有效解决长时间序列中存在的梯度消失和爆炸问题，适用于捕捉时间序列中的长期依赖。而Transformer模型，凭借其自注意力机制，能够在捕捉长距离依赖时，比传统RNN类网络更加高效，尤其是在处理大规模数据时展现出强大的优势。
然而，即便是深度学习模型在时序数据的建模上，也存在一些难题。例如，模型 ...