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Matlab实现金豹算法(GJO)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
随着机器学习和深度学习技术的快速发展,越来越多的复杂问题可以通过这些先进的算法进行解决。在众多的预测和优化问题中,时间序列预测是一个非常具有挑战性的领域,特别是当面对具有高度非线性、多变性及多维度的数据时。传统的统计学习方法(如ARIMA、线性回归等)在这些复杂任务中的表现有限,尤其是在处理多维度、非线性、高维度的时序数据时。为了克服这些问题,深度学习方法逐渐得到了广泛应用,尤其是基于Transformer和LSTM(长
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