基于Transformer-LSTM-Adaboost的多输入单输出回归预测模型：一种新的混合算法的应用

摘要
随着大数据时代的到来，回归预测模型广泛应用于金融、医疗、环境科学等领域。然而，传统的回归模型存在对非线性特征提取能力不足和对噪声的敏感问题。为此，本文提出了一种新的混合算法——基于Transformer-LSTM-Adaboost的多输入单输出回归预测模型。该模型结合了Transformer的自注意力机制、LSTM的时序建模能力与Adaboost的集成学习优势，有效提升了预测精度与泛化能力。通过在多个标准数据集上的实验，验证了该模型相较于传统回归模型的优势，取得了显著的性能提升。

关键词
回归预测；Transformer；LSTM；Adaboost；集成学习；时序建模；自注意力机制

1. 引言
在回归分析中，模型的预测性能往往受到输入数据复杂性、特征之间的非线性关系以及时间依赖性的影响。传统的线性回归模型或简单的神经网络在处理复杂特征和时序数据时可能表现不佳。近年来，深度学习方法逐渐成为回归预测中的主要技术，但大部分模型都在时序数据建模或者非线性特征提取方面存在局限。

为了克服这些挑战，本文提出了一个基于Transformer、LSTM和Adaboost相结合的多输入单输出回归预测模型。通过利用Transformer的全局自注意力机制、LSTM对时间序列数据的处理能力，以及Adaboost的集成优势，我们期望能够有效解决传统回归模型面临的问题，并提升预测精度和模型稳定性。

2. 方法
本文提出的模型结构结合了三个重要组件：Transformer、LSTM与Adaboost。具体方法如下：