Matlab
实现金豹算法（
GJO）优化Transformer-LSTM
组合模型多变量回归预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着机器学习和深度学习技术的快速发展，越来越多的复杂问题可以通过这些先进的算法进行解决。在众多的预测和优化问题中，时间序列预测是一个非常具有挑战性的领域，特别是当面对具有高度非线性、多变性及多维度的数据时。传统的统计学习方法（如ARIMA、线性回归等）在这些复杂任务中的表现有限，尤其是在处理多维度、非线性、高维度的时序数据时。为了克服这些问题，深度学习方法逐渐得到了广泛应用，尤其是基于Transformer和LSTM（长短期记忆网络）的组合模型，它们具有强大的时序数据处理能力。
然而，在深度学习模型的训练过程中，通常会面临优化算法选择和模型参数调整的问题，这也是深度学习应用中的一个重要难点。为了更好地优化模型，近年来一些智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）被引入到深度学习中，以提高训练效率和预测精度。金豹算法（GJO）作为一种新的智能优化算法，以其优越的全 ...