MATLAB
实现基于
SSA-Informer-LSTM
麻雀搜索算法（
SSA）优化Informer-LSTM
组合模型多变量回归预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着大数据时代的到来，各行业面临着大量的时序数据问题，如何准确预测未来趋势成为了许多领域中的关键任务。时序数据的预测不仅在金融市场、气象预报、交通流量、能源管理等领域有着广泛应用，还在供应链管理、健康监测、工业生产等方面起着至关重要的作用。多变量回归预测是其中一个重要的研究方向，它旨在通过历史数据和多个相关变量的变化来预测未来的值。
在多变量回归预测问题中，传统的机器学习算法如支持向量机（SVM）、决策树、线性回归等常用于处理回归任务。然而，随着数据的复杂性和时序性不断增加，这些传统算法的效果逐渐显现出局限性。深度学习模型，特别是长短期记忆网络（LSTM）和其变种，成为了处理时序数据预测任务的主流方法。LSTM能够有效地捕捉时间序列数据的长期依赖关系，但它在处理复杂的多变量时序数据时，可能存在过拟合、训练不稳定等问题。
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