Matlab
实现Transformer-BiLSTM
多特征分类预测的详细项目实例
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在现代机器学习和深度学习的应用中，时间序列数据的分析和预测已经成为了一个非常重要的研究方向，尤其在金融市场、医疗健康、工业自动化等领域中，时间序列数据的准确预测对于决策支持至关重要。尤其是在多特征、多维度数据预测中，如何充分挖掘数据之间的内在关系和有效的时间依赖性，是一个核心问题。为了提高预测的准确性，越来越多的模型开始融合多种先进的技术，例如基于自注意力机制的Transformer和能够捕捉时序特征的BiLSTM。
Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初应用于自然语言处理领域，通过其强大的自注意力机制，能够高效地捕捉全局信息，尤其在长时间序列建模上展现了巨大的优势。而BiLSTM（双向长短期记忆网络）是传统的循环神经网络（RNN）的一个变种，能够同时从前向和后向两个方向获取序列信息，从而提升了对时间序列数据的学习能力。在实际应用中，这两种模型结合起来，能够 ...