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（