Matlab
实现RIME-Transformer-LSTM
多变量回归预测，霜冰算法（
RIME
）优化Transformer-LSTM
组合模型的详细项目实例
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随着人工智能技术的不断发展，多变量回归预测在各行各业中得到了广泛应用，尤其是在气象预测、金融分析、能源消耗预测等领域。传统的回归方法存在着很多局限性，如线性关系假设、对异常值的敏感性等问题，因此，基于深度学习的回归模型逐渐成为研究的热点。Transformer模型在自然语言处理中的卓越表现，已经引起了科研人员的广泛关注，尤其是在时间序列预测任务中，Transformer凭借其出色的全局信息建模能力被证明是一个强大的工具。
然而，单一的Transformer模型并不适用于所有的回归预测任务，尤其是在面对复杂的非线性、多维度数据时，传统的模型往往无法捕捉到数据的深层次模式。因此，研究者们开始结合不同类型的神经网络模型，特别是将Transformer与LSTM（长短期记忆网络）结合，以提升模型在多变量回归预测中的表现 ...