基于Transformer-BiGRU的多变量回归预测模型及其Matlab实现与应用

上传者: eLzPuJgseDAz | 上传时间: 2025-10-22 18:02:30 | 文件大小: 1.6MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文介绍了基于Transformer-BiGRU的多变量回归预测模型,详细阐述了模型的构建方法、数据预处理流程以及在Matlab中的具体实现。该模型结合了Transformer和BiGRU的优势,能够有效处理多变量输入并提高回归预测的精度。文中还讨论了多种优化算法的应用,如冠豪猪CPO和霜冰RIME,用于参数自动化寻优,进一步提升模型性能。此外,文章提供了详细的代码注释和测试数据,方便初学者快速上手。最后,探讨了该模型在金融预测、气象预测、医疗诊断等多个领域的广泛应用前景。 适合人群:对机器学习和深度学习感兴趣的科研人员、学生以及有一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:适用于需要处理多变量输入并进行高精度回归预测的研究项目。目标是帮助用户理解和实现基于Transformer-BiGRU的多变量回归预测模型,掌握模型调参技巧,应用于实际数据分析任务。 其他说明:附带完整的Matlab代码和测试数据,确保用户可以直接运行并验证模型效果。

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