目录
Matlab实现几何平均优化器（GMO）优化Transformer-LSTM组合模型多变量回归预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 4
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构及算法解释 5
项目模型描述及代码示例 6
项目模型算法流程图设计 7
项目目录结构设计及各模块功能说明 8
项目部署与应用 9
项目扩展 12
项目应该注意事项 13
项目未来改进方向 13
项目总结与结论 14
程序设计思路和具体代码实现 14
第一阶段：环境准备 14
2. 数据准备 15
第二阶段：设计算法 17
第三阶段：构建模型 18
第四阶段：评估模型在测试集上的性能 19
第五阶段：精美GUI界面 21
第六阶段：防止过拟合 25
完整代码整合封装 27
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型逐渐成为解决复杂数据建模和预测问题的主流工具。在众多深度学习方法中，Transformer和LSTM（长短期记忆网络）作为两种具有较高性能的序列数据处理方法，受到了广泛关注。然而，在实际应用中，尽管Transformer和LSTM模型能够处理复杂的时间序列数据，但它们在多变量回归任务中的预测效果仍然存在一定的挑战，尤其是在处理长时间跨度的时间序列数据时。这种情况下，如何有效提升模型的泛化能力和预测精度，成为了当前研究的热点。
为了应对这一问题，几何平均优化器（GMO，Geometric Mean Optimizer）被提出作为一种新的优化方法。该方法在多目标优化问题中具有独特的优势，能够通过几何平均的方式，优化多个模型的结果，提升模型的性能表现。具体来说，GMO可以通过调整模型的损失函数，使得每个模型的输出能够在不同的任务和目标之间找到平衡，最终实现更优的性能。
本项目旨在结合Transformer和LST ...