Matlab
实现Transformer-LSTM
多输入多输出预测的详细项目实例
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随着人工智能和机器学习技术的快速发展，深度学习算法在许多领域取得了显著成效，尤其是在时序数据的建模和预测方面。
Transformer
模型作为近年来最受关注的深度学习模型之一，其自注意力机制使其在处理长时序数据时表现出了优异的性能。然而，
Transformer
模型的一个潜在问题是其对序列长度的敏感性和计算资源的消耗，尤其在处理多输入多输出（
MIMO
）预测问题时，可能会面临效率瓶颈。另一方面，
LSTM
（长短时记忆网络）由于其出色的时间序列建模能力，长期以来在时序数据预测中得到了广泛应用。为了发挥这两种模型的优势，将
Transformer
与LSTM
相结合，构建一个多输入多输出的预测系统，能够弥补单独使用
Transformer
或LSTM
的局限性，成为研究的热点。
在本项目中，我们将重点研究如何将
Transformer
和LSTM
结合，利用它们各自的优势来进行多输入多 ...