Matlab
实现BO-Transformer-GRU
多变量回归预测的详细项目实例
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在现代科技不断发展和数据日益增多的背景下，时间序列数据的分析成为了一项极为重要的研究课题。特别是在多个领域如金融、健康监测、智能制造、气象预测等中，时间序列数据被广泛应用于各种实际问题的解决。多变量回归预测是处理这些数据时的一项关键技术，其任务是根据多个输入变量（特征）来预测一个或多个输出变量。在实际应用中，回归问题经常受到多种因素的影响，例如数据的时序性、非线性关系、噪声等。
近年来，随着深度学习技术的突破，传统的回归模型逐渐向基于神经网络的复杂模型转变。特别是对于时间序列数据，传统的线性回归方法逐渐显示出局限性，无法有效地捕捉数据中的复杂模式和长期依赖。基于深度学习的方法，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、变换器（Transformer）等，在时间序列的建模上展现了强大的优势。
在时间序列预测中，BO-Transformer-GR ...