Python
实现基于
PSO-Transformer-LSTM
粒子群优化算法（
PSO）优化Transformer
编码器和长短期记忆网络（
LSTM
）进行多变量回归预测的详细项目实例
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随着现代社会信息化和数据化进程的不断加快，各行各业都面临着海量多维时序数据的处理与分析任务。尤其在金融、能源、交通、医疗等关键领域，多变量时间序列数据的高效建模与精确预测已经成为推动行业智能化转型、实现科学决策和提升核心竞争力的重要基础。传统的单一模型方法在面对复杂的非线性、多变量相关性以及特征动态变化等实际问题时，往往存在拟合能力不足、泛化能力较弱等局限性。为充分挖掘时序数据中的丰富信息，集成多种先进的机器学习与优化算法，成为提升多变量回归预测准确性的有效手段。
近年来，深度学习模型，尤其是LSTM（长短期记忆网络）以其对长期依赖关系的优良建模能力，已经被广泛运用于时序数据预测领域。与此同时，Transformer模型由于其优异的并行计算性能和全局依 ...