目录
Matlab实现基于BO贝叶斯优化-Transformer-LSTM多特征分类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 4
项目模型架构 4
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图（项目流程概览和流程图设计） 6
项目流程概览 6
项目目录结构设计及各模块功能说明 8
项目目录结构设计 8
各模块功能说明 8
项目部署与应用 9
系统架构设计 9
项目扩展 10
项目应该注意事项 11
项目未来改进方向 11
项目总结与结论 12
程序设计思路和具体代码实现 12
第一阶段：环境准备与数据处理 12
第二阶段：设计算法 15
第三阶段：构建模型 16
第四阶段：评估模型性能 17
第五阶段：精美GUI界面设计 18
第六阶段：防止过拟合和超参数调整 23
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发展，预测性建模在各个领域的应用变得愈发广泛。在传统的机器学习领域，特别是在处理时间序列数据时，基于深度学习的方法逐渐成为了研究的热点。长短期记忆网络（LSTM）作为一种优秀的递归神经网络（RNN）变种，凭借其强大的时序数据建模能力，广泛应用于金融市场预测、气象预测、语音识别等领域。然而，LSTM在面对复杂的多特征数据时，存在着一定的局限性，尤其是当数据中的特征维度较高时，LSTM容易遭遇维度灾难，导致模型训练变得不稳定或无法有效收敛。
为了克服这些问题，近年来，Transformer模型因其优异的并行处理能力和长距离依赖建模能力成为了时间序列预测领域的研究热点。Transformer模型通过自注意力机制使得其在处理长时序依赖时比LSTM具有更好的表现。自注意力机制使得每个输入数据能够在计算时充分考虑其他数据点的信息，从而提升了模型的表现。然而，Transformer模型也有其自身的局限性，比如需要大量的训练数据和计算资源，同时其结构较 ...