Python
实现基于
GA-Transformer-LSTM
遗传优化算法（
GA）优化Transformer-LSTM
组合模型进行多变量回归预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
在现代数据科学与人工智能研究中，多变量时间序列回归预测问题因其广泛的实际应用和挑战性受到了极大关注。随着领域的不断拓展，从金融市场动向预测、环境气象分析、工业生产监测到医疗健康数据的智能诊断，均依赖于对大规模、多变量连续数据的高效准确预测。传统的线性模型如ARIMA等面临高维特征、非线性关系、数据噪声、不可预知性及异步性时容易力不从心；而纯深度学习模型在学习特征表达时，参数空间庞大带来的过拟合与泛化能力不足也逐渐暴露。当前面对的数据环境复杂、变量交互影响多变，单一模型已无法充分刻画数据内部的多层次语义。
Transformer模型近年来在自然语言处理和序列建模领域独树一帜，凭借全局自注意力机制高效捕获序列内变量间的全局依赖关系，克服了RNN范式下的长程时序信息丢失难题。而LST ...