目录
Matlab实现PSO粒子群优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络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 2
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 4
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 5
项目模型算法流程图 6
项目目录结构设计及各模块功能说明 7
项目部署与应用 8
项目扩展 10
项目应该注意事项 10
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 12
第二阶段：设计算法 14
第三阶段：构建模型 15
第四阶段：评估模型在测试集上的性能 16
第五阶段：精美GUI界面设计 17
第六阶段：防止过拟合和超参数调整 22
完整代码整合封装 23
近年来，随着数据科学和机器学习的飞速发展，时间序列数据的预测成为了许多领域中的研究热点。尤其是在金融、气象、交通、能源等多个领域，如何准确地
预测多变量时间序列数据，成为了一个核心挑战。多变量回归预测作为一种常见的数据分析方法，已经广泛应用于这些领域。然而，随着数据的复杂性不断提升，传统的回归方法逐渐暴露出其局限性，特别是在处理高维、非线性、大规模数据时。为了解决这些问题，近年来深度学习技术在时间序列预测中的应用取得了显著成效，其中Transformer模型和长短期记忆（LSTM）神经网络作为两种强大的深度学习模型，在处理时间序列数据时表现出了巨大的潜力。
然而，尽管Transformer和LSTM在各自的领域内具有强大的表现能力，但在多变量时间序列预测的任务中，如何有效结合这两者，仍然是一个值得深入研究的问题。为了提升模型的优化效果，可以引入粒子群优化（PSO）算法，这是一种启发式的全局优化算法，能够在大规模、高维度的问题空间中找到最优解。PSO算法 ...