Python
实现基于
NRBO-Transformer-BiLSTM
牛顿拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer
结合双向长短期记忆网络
(BiLSTM)
进行多变量回归预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
伴随人工智能技术的快速发展，数据驱动的智能化决策在社会经济多领域逐步落实。多变量时间序列预测作为数据分析核心，能对经济、金融、能源、医疗等众多领域产生巨大推动作用。在实际应用中，预测变量来源复杂且高度耦合，传统方法如ARIMA、SVR等已难以应对高维、多变量、高非线性的预测场景。伴随深度学习模型的崛起，LSTM、GRU等循环神经网络为时间序列建模带来了突破。然而，单一结构网络在应对全局关系挖掘、多尺度特征融合以及参数优化上的瓶颈逐渐显现。
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