Matlab
实现基于
OOA-Transformer-LSTM
鱼鹰算法（
OOA）优化Transformer-LSTM
组合模型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发展，深度学习模型在多变量回归预测中得到了广泛应用。Transformer和LSTM（长短时记忆网络）作为目前最为热门的深度学习架构，分别在序列建模和时间序列预测领域取得了显著成果。Transformer的自注意力机制使其在处理长序列时具有无与伦比的优势，而LSTM则因其对时间依赖关系的记忆能力，广泛应用于时间序列预测任务中。然而，这两者各自也存在一定的局限性。Transformer虽然在长序列建模上表现优秀，但其计算复杂度较高，不适合处理大规模数据集。LSTM在处理时间序列时有较好的表现，但在捕捉远程依赖关系上存在不足。为了克服这些缺点，融合这两种模型的优点，提出了Transformer-LSTM组合模型。这种组合模型可以通过Transformer有效捕捉长远依赖，同时利用LST ...