Matlab
实现BO-Transformer-LSTM
多变量回归预测的详细项目实例
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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 ...