Matlab
实现遗传优化算法（
GA）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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在机器学习和深度学习领域，时间序列预测是一个非常具有挑战性的任务，尤其是在复杂的、多变量的数据情境下。随着大数据技术的发展和应用，预测任务的准确性和精确性变得尤为重要。传统的回归模型往往无法有效处理复杂的非线性和时序依赖关系，因此，近年来，组合模型成为了许多预测任务中优化的关键。例如，Transformer和LSTM（长短时记忆网络）两种深度学习模型都被广泛应用于时间序列预测任务中，分别以其卓越的序列建模能力和长短期依赖捕捉能力获得了极大的关注。
Transformer模型，特别是在自然语言处理（NLP）中的成功应用，已经展现出了其在建模长期依赖关系中的强大能力。而LSTM网络作为一种经典的循环神经网络（RNN），在处理时间序列数据时具有很强的优势，特别是在捕捉时间序列中的长期依赖特征时。尽管如此，Transformer和LSTM各有优缺点，如何将两者的优势 ...