Matlab
实现鲸鱼算法（
WOA）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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随着人工智能（AI）和大数据技术的快速发展，数据预测和模式识别的能力得到了显著提升。尤其是在金融市场、医疗健康、交通管理等领域，数据的精准预测越来越成为各行业决策的基础。多变量回归模型作为一种经典的预测工具，通过考虑多个输入变量与目标输出之间的复杂关系，已广泛应用于各类预测任务中。然而，传统的回归方法往往无法有效地捕捉复杂、非线性的关系，因此，在实际应用中，开发能够处理复杂数据结构的智能优化算法成为了研究的热点。
近年来，深度学习方法凭借其在数据学习和模式识别方面的卓越表现，成为了解决这一问题的核心技术。长短期记忆（LSTM）网络作为一种处理时间序列数据的神经网络架构，其突出的特点是能够捕捉长期依赖关系，因此被广泛应用于时间序列预测任务。Transformer模型作为近年来兴起的一种基于自注意力机制的架构，凭借其强大的并行计算能力和对长距离依赖关系的建模能力， ...