MATLAB
实现基于
LSTM-XGBoost
长短期记忆网络（
LSTM
）结合极端梯度提升（
XGBoost
）进行多变量时序预测的详细项目实例
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在现代工业、金融、气象、医疗等领域，时序数据的预测具有极其重要的实际价值。随着物联网、智能设备和大数据技术的迅猛发展，多变量时序数据的采集变得日益便捷和丰富。然而，如何准确地从复杂、多维的时序数据中提取有效信息，进行精准的未来趋势预测，仍是一个极具挑战性的研究课题。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、指数平滑等，往往难以捕捉非线性和多变量间复杂的动态依赖关系，导致预测性能有限。为了提升时序预测的准确性和稳定性，深度学习与集成学习技术的结合成为了研究热点。
长短期记忆网络（LSTM）作为一种专门处理序列数据的循环神经网络，具有优秀的记忆和遗忘机制，能够有效捕捉时间序列的长期依赖关系，尤其适合处理非线性、多变量时间序列的建模任务。LSTM通过门控机制，解决了传统RNN在长序列中梯度消失和爆炸的问题，使模型能够更准确地捕获序列 ...