Python
实现基于
DBO-Transformer-LSTM
蜣螂优化算法（
DBO）优化Transformer-LSTM
组合模型进行多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
数据驱动的预测与建模在现代智能社会中得到了广泛的应用，尤其是在工业过程监控、金融多变量预测、智能电网调度、医疗健康监护、环境精密控制等多个关键领域。多变量时序数据建模作为数据分析领域的一个重要分支，近年来伴随着大数据与人工智能技术的蓬勃发展，其技术路径与研究范式正呈现指数级演进，其重要性与复杂性远超以往。 多变量时序数据本身具有高度的相关性、长期和短期依赖、多尺度波动以及可能的异常扰动，这导致传统的预测和建模方法在实践中往往难以获得令人满意的性能。随着传感器、网络和计算硬件持续发展，大量高维度、多元异构的时序数据不断涌现，面对如此复杂的结构和大规模数据体量，现有理论与方法日益难以满足实际精准建模的需求，亟需方法创新和模型提升。
近年来，深度学习因其强大的特征学习与建模能力，已成为时序建模的重要技术手段。其中，Transformer架构因其全局自注意力机制在长序列建模中的卓越能力迅速风靡，而LSTM（Lon ...