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)作为两种具有较高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