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《MATLAB实现基于Seq2SeqRNN-Transformer 序列到序列递归网络（Seq2SeqRNN）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例》
摘要：本项目提出了一种基于Seq2SeqXNN和Transformer编码器混合架构的多变量时间序列预测方法。通过结合Seq2Seq模型的时序特征提取能力和Transformer的全局依赖建模优势，系统解决了长序列依赖捕获、变量间复杂交互关系建模等关键问题。项目设计了端到端预测框架，包含数据预处理、特征工程、模型训练与优化、结果评估等完整流程。实验表明，该方法在智能制造、金融预测、能源管理等多个领域具有优异表现，平均预测准确率提升15-20%。项目创新性地融合了动态多头注意力机制和噪声鲁棒设计，显著提高了模
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/149901044
你认为以下哪种算法更加有利于多输入单输出回归预测(多选)
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