MATLAB
实现基于
INFO-Transformer-LSTM
向量加权平均算法（
INFO
）改进Transformer
结合长短期记忆网络多变量回归预测的详细项目实例
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随着智能化时代的到来，各种领域的多变量回归预测任务逐渐成为研究和应用的热点问题。特别是在复杂系统的时间序列预测、金融数据分析、气候变化预测等问题中，传统的回归模型无法有效捕捉多维数据的复杂关系。因此，如何利用更强大的模型对多变量数据进行有效建模与预测，成为了亟待解决的技术难题。近年来，深度学习尤其是Transformer和长短期记忆网络（LSTM）的结合，已在多个领域取得了显著的成果。这些模型能够在时序数据的建模过程中，充分挖掘数据的时序相关性和非线性特征，展现出较强的预测能力。
INFO-Transformer-LSTM模型的提出，旨在融合INFO（信息加权算法）、Transformer和LSTM的优点。INFO算法可以在输入数据中对关键信息进行加权处理，从而提升模型的性能，特别是在处理多变量时序 ...