Matlab
实现BO-Transformer-LSTM
贝叶斯优化算法（
BO）优化Transformer
结合LSTM
长短期记忆神经网络多变量时间序列预测的详细项目实例
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在当今数据驱动的时代，多变量时间序列预测成为了各行各业中的一个关键技术，尤其在金融、能源、医疗、制造等领域。随着数据量的激增和复杂性增加，传统的预测方法面临越来越大的挑战，尤其是涉及到高维度和非线性关系的时间序列问题。尤其在金融市场中，资产价格、股票收益等数据通常表现出高度的波动性和复杂的依赖结构，这就要求在预测过程中必须能够捕捉到长期和短期的动态信息。因此，如何精确地预测复杂的多变量时间序列数据，是现代机器学习领域中的一个难点。
为了应对这些挑战，深度学习技术，尤其是长短期记忆网络（
LSTM
）和Transformer
模型被提出并广泛应用。
LSTM
能够有效地处理时间序列数据中的长期依赖问题，而
Transformer
则通过自注意力机制捕捉序列中的全局依赖。将这两种方法结合起来，能够更好地 ...