拓展图表-组合图

office交流网 2023-01-12 21:40:43

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第六章数据与图表(6.1-6.4)单元评估试卷(含答案).pdf

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内容概要：本文档详细介绍了基于北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化的Transformer-LSTM组合模型多变量回归预测项目。项目通过MATLAB实现，旨在解决多变量时间序列预测任务中的复杂性与高维数据挑战。项目包含数据预处理、模型构建（Transformer特征提取与LSTM时间序列建模）、NGO超参数优化及预测评估四大模块。Transformer负责捕捉全局依赖特征，LSTM处理时间序列信息，NGO优化模型参数，显著提升预测精度与鲁棒性。项目还设计了交互式GUI界面，方便用户进行数据加载、参数设置及模型训练与评估。适合人群：具备一定编程基础，尤其是熟悉MATLAB编程环境的研发人员和技术爱好者，对时间序列预测、深度学习和优化算法感兴趣的从业者。使用场景及目标：①通过Transformer和LSTM的结合，实现对多变量时间序列数据的有效建模；②利用NGO算法优化模型超参数，提高模型训练效率和预测性能；③构建自动化智能建模流程，涵盖数据预处理、模型训练、参数优化与结果可视化；④应用于智能电网负荷预测、金融市场走势分析、智慧农业产量估计等多个领域，推动深度学习技术的实际应用。其他说明：项目不仅提供了详细的代码实现，还强调了模型的可解释性与透明度，通过引入注意力权重可视化、误差分析图表等手段，增强了模型的实用性和用户信任度。此外，项目还规划了未来改进方向，如增强模型性能、提升数据处理能力、拓展多平台支持等，以适应更广泛的应用需求。

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