Matlab
实现秃鹰搜索（
BES）算法优化
Transformer-LSTM
组合模型多变量回归预测的详细项目实例
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随着机器学习和深度学习技术的发展，尤其是在时序数据预测和多变量回归问题上的应用，模型的性能和准确性已经成为众多领域中的关键问题之一。近年来，Transformer模型和LSTM（长短期记忆网络）作为两种重要的深度学习模型，在处理时序数据方面展现出了巨大的潜力。Transformer凭借其自注意力机制，在捕捉长距离依赖方面表现出了显著优势，而LSTM则擅长处理具有时间依赖关系的序列数据。然而，这两种模型各自存在一定的局限性，Transformer模型通常对局部信息的捕捉能力较弱，而LSTM虽然能够捕捉长时间序列中的依赖关系，但在面对长时间跨度时可能出现梯度消失或爆炸的问题。
为了解决这些问题，近年来出现了诸如Transformer-LSTM组合模型等创新性方法，将两者的优点结合，以提高模型的泛化能力和预测精度。然而，尽管Transformer-LSTM组合 ...