Python
实现基于
BO-Transformer-LSTM
贝叶斯优化算法（
BO）优化Transformer-LSTM
组合模型进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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伴随着数字经济的持续发展和智能化水平的不断提升，多变量时间序列预测技术逐渐在越来越多的领域发挥着关键作用，包括金融数据分析、能源负荷预测、环境监测和智能制造等。准确地挖掘和预测带有多变量特征的时序数据，有助于企业和组织实现更加科学的决策和更优的资源配置，从而大幅提升业务效能。传统的时间序列预测方法（如ARIMA、VAR等）通常难以处理异质性、非线性及长短期依赖特征复杂的现实数据场景，因此并不能满足现代多维大规模数据的建模和预测需求。深度学习的兴起为复杂时序数据建模提供了新的思路，其中基于Transformer和LSTM的模型彻底改写了时间序列预测的格局。
Transformer模型最早应用于自然语言处理领域，其自注意力结构确保了在序列内部的信息可以灵活交互，非常适合用于捕获 ...