Matlab实现Transformer-BiLSTM-SVM（Transformer+双向长短期记忆神经网络结合支持向量机）多变...

内容概要：本文详细介绍了一个基于Transformer、双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）和支持向量机（SVM）的多变量时间序列预测项目。项目旨在解决传统统计模型在处理复杂非线性、长时依赖和大规模数据时的不足，通过结合Transformer的自注意力机制、BiLSTM的双向处理能力和SVM的分类回归性能，提升预测精度和模型鲁棒性。项目涵盖数据预处理、模型训练、评估及部署等环节，适用于金融、医疗、智能制造等多个领域。文中还提供了详细的代码示例，包括数据准备、模型构建、训练和评估，以及一个精美的GUI界面设计。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉Matlab和深度学习框架的研发人员，以及对时间序列预测感兴趣的行业从业者。 使用场景及目标：①适用于金融、医疗、智能制造等多个行业的多变量时间序列预测任务；②提升预测模型的准确性和实时性，支持高维数据处理；③增强模型的泛化能力和解释性，提供可靠的数据支持；④通过GUI界面实现模型的便捷操作和结果展示。 其他说明：项目不仅关注预测准确性，还特别注重计算效率和模型的可解释性。通过引入可解释性AI技术和模块化设计，确保模型在实际应用中的透明度和便捷性。未来改进方向包括模型架构优化、支持更多类型的数据输入、提升系统的跨平台部署能力等。