Transformer+时间序列，2024最新SOTA精准度至95.65%

2024深度学习发论文&模型涨点之——Transformer +时间序列

时间序列+Transformer在近年来的深度学习领域中备受关注，它通过将Transformer架构应用于时间序列数据，显著提升了模型在长时间依赖建模和复杂模式识别任务中的表现。 其中Transformer架构能够有效捕捉时间依赖关系，预测未来数据趋势；在异常检测中，通过注意力机制，可以精准定位异常点；在分类任务中，Transformer则通过建模数据的复杂依赖关系，实现精确的类别判定。 ​目前，时间序列+Transformer技术已经在金融预测、气象预报和健康监测等多个领域取得了显著成果， 这些应用领域的成功实践证明Transformer在时间序列分析中的巨大潜力，其独特的方法和有效的表现使其成为研究热点之一。

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论文1：

Accurate and Effective Nonlinear Behavioral Modeling of a 10-W GaN HEMT Based on LSTM Neural Networks

用于10-W GaN HEMT的精确有效的非线性行为建模，基于LSTM神经网络

方法：

模型构建：提出了一种基于长短期记忆（LSTM）网络的新型非线性行为建模方法，用于氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMT）。

优化算法比较࿱