MATLAB
实现基于
SLWCHOA-Transformer-LSTM
混合改进策略的黑猩猩优化算法多变量时间序列预测的详细项目实例
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近年来，随着大数据技术和人工智能算法的飞速发展，多变量时间序列预测在多个领域得到了广泛应用，尤其是在金融、气象、能源等领域。多变量时间序列预测的核心挑战是如何有效地处理和分析大量复杂的时序数据，以从中提取出有用的模式和规律，从而进行准确的预测。传统的预测方法，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）和指数平滑法，虽然在某些领域取得了一定的成功，但对于高维、复杂、非线性的数据，效果往往不尽如人意。
近年来，深度学习方法成为了时序数据分析领域的重要工具。特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的成功应用使得深度学习模型在其他领域的应用逐渐展开。在这些深度学习模型中，Transformer和LSTM（长短期记忆网络）被广泛用于时间序列分析任务。Transformer通过其自注意力机制，在处理长序列数据时具有显著优势，而LSTM在捕捉序列中 ...