Matlab实现几何平均优化器（GMO）优化Transformer-LSTM组合模型多变量回归预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）.pdfVIP

Matlab实现几何平均优化器（GMO）优化

Transformer-LSTM组合模型多变量回归预测

的详细项目实例

项目背景介绍

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型逐渐成为解决复杂数据建

模和预测问题的主流工具。在众多深度学习方法中，Transformer和LSTM（长短

期记忆网络）作为两种具有较性能的序列数据处理方法，受到了广泛关注。然

而，在实际应用中，尽管Transformer和LSTM模型能够处理复杂的时间序列数

据，但它们在多变量回归任务中的预测效果仍然存在一定的挑战，尤其是在处理

长时间跨度的时间序列数据时。这种情况下，如何有效提升模型的泛化能力和预

测精度，成为了当前研究的热点。

为了应对这一问题，几何平均优化器（GMO,GeometricMeanOptimizer）被提

出作为一种新的优化方法。该方法在多目标优化问题中具有独特的优势，能够通

过几何平均的方式，优化多个模型的结果，提升模型的性能表现。具体来说，GMO

可以通过调整模型的损失函数，使得每个模型的输出能够在不同的任务和目标之

间找到平衡，最终实现更优的性能。

本项目旨在结合Transformer和LSTM模型的优点，并通过几何平均优化器（GMO）

优化这两者的组合，提出一种新的多变量回归预测方法。通过该方法，我们希望

能够提升模型在复杂回归任务中的预测精度，尤其是在面对长序列、多变量、多

特征的数据时。该研究不仅能够促进理论上的发展，也能够为实际的预测问题提

供有效的解决方案，具有重要的学术和实践价值。

项目目标与意义

本项目的主要目标是设计并实现一种基于Transformer-LSTM组合模型的多变量

回归预测方法，并通过几何平均优化器（GMO）来优化该组合模型，从而提升预

测精度和泛化能力。具体目标包括：

1,结合Transformer与LSTM模型：通过将Transformer和LSTM结合，发挥

两者各自的优势。Transformer模型在长时间序列建模和捕捉全局依赖关

系上具有明显优势，而LSTM模型则在处理时间序列数据时能够更好地捕

捉局部特征和短期依赖。因此，结合这两种模型，能够更全面地考虑时间

序列中的复杂关系，提升模型的性能。

2.几何平均优化器（GMO）优化：通过引入几何平均优化器（GMO）,对

Transformer和LSTM模型的输出结果进行优化，提升多变量回归预测的

精度。GMO能够在多个目标之间找到平衡，通过优化损失函数，提模型

的综合预测能力，尤其在面对复杂数据时，能够有效避免过拟合和欠拟合

的问题。

3,多变量回归任务的应用：该方法不仅能提单一模型的预测能力，更能有

效处理多变量回归任务中的复杂性。对于涉及多个特征、多维度数据的回

归问题，使用该组合模型可以提供更加准确的预测结果。

本项目的研究意义主要体现在以下几个方面：

1.提升预测精度：通过引入Transformer和LSTM模型的结合，并通过几何

平均优化器对其进行优化，能够显著提多变量回归任务中的预测精度。

这对于处理复杂、多维度数据的问题尤为重要，如气象数据预测、金融市

场分析等。

2.改善模型泛化能力：传统的深度学习模型可能会在训练数据和测试数据之

间产生较大的偏差，而通过几何平均优化器的优化，能够提模型的泛化

能力，减少过拟合的风险，从而使得模型能够在实际应用中表现得更加稳

定和可靠。

3.具有广泛的应用价值：该方法不仅能够应用于时间序列预测任务，还能够

在各类多变量回归任务中提供优化。无论是金融数据预测、天气预报、生

产调度，还是医疗健康领域的预测问题，本项目的成果都能提供有效的支

持。

项目挑战

本项目在实施过程中面临着多个挑战，主要包括以下几个方面：

1.数据预处理的复杂性：多变量回归任务通常涉及多个特征的输入数据，如

何有效地对这些数据进行预处理，是提升模型性能的关键。数据清洗、缺

失值填补、特征选择等环节，都需要细致的处理，否则可能导致模型性能

大幅下降。此外，时间序列数据的周期性和趋势性特征也需要通过合适的