MATLAB
实现基于
GWO-Transformer-LSTM
灰狼算法（
GWO）优化深度学习多变量回归预测的详细项目实例
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随着深度学习在各个领域的广泛应用，特别是在时间序列预测、分类、回归等任务中的出色表现，越来越多的研究者开始探索如何通过优化算法提升深度学习模型的预测精度。然而，深度学习模型在处理复杂的非线性数据时往往面临着一系列的挑战，例如参数选择不当、训练过程中的过拟合问题、模型收敛速度较慢等。
为了更好地解决这些问题，近年来，优化算法与深度学习的结合成为了研究的热点。
灰狼优化算法（GWO）作为一种新型的群体智能优化算法，以其简单、高效的特点在许多领域取得了优异的应用效果。GWO模拟了灰狼群体的觅食行为，通过群体协作和自适应搜索，能够有效地找到全局最优解。将GWO与深度学习模型相结合，尤其是在时间序列预测任务中的应用，能够有效提高模型的性能。
Transformer和LSTM（长短期记忆网络）是目前在时间序列建模中最为常见的深度学习模型。Transforme ...