Matlab
实现ISSA-Transformer-BIGRU
改进的麻雀搜索算法（
ISSA
）优化Transformer-BIGRU
模型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，基于深度学习的模型在各个领域的应用逐渐深入。尤其是在时间序列预测领域，深度学习算法已经成为了最为重要的工具之一。
Transformer
和双向GRU（BIGRU
）作为近年来取得显著成效的深度学习模型，在处理时序数据、序列预测任务中展现出了强大的性能。特别是
Transformer
，因其在捕捉长期依赖关系、提高训练效率等方面的优势，已成为自然语言处理及多输入输出预测中的主流模型之一。另一方面，
BIGRU
通过双向网络结构，可以更好地捕捉序列的前后信息，因此在时间序列分析中有着广泛应用。
尽管Transformer
和BIGRU
都在多种应用中表现出色，但在复杂的多输入多输出（
MIMO
）预测问题中，如何有效地优化模型的性能仍然面临许多挑战。传统的优化方法， ...