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多因素时间序列回归分析：基于LSTM与LightGBM的混合模型实现

摘要

本文详细介绍了使用深度学习模型（LSTM）和梯度提升模型（LightGBM）处理多因素时间序列回归分析问题。我们将构建一个混合模型，结合两种方法的优势，以提高在测试集上的预测性能（目标R² > 0.8）。本文包含完整的理论背景、数据预处理、特征工程、模型构建、训练优化和评估分析。

目录

1. 引言

   • 问题背景
   • 方法选择依据
   • 目标设定

2. 理论基础

   • LSTM原理与优势
   • LightGBM原理与优势
   • 混合模型策略

3. 数据准备与预处理

   • 数据生成与模拟
   • 特征工程
   • 数据标准化与分割

4. 模型构建

   • LSTM模型设计
   • LightGBM模型设计
   • 混合模型集成策略

5. 模型训练与优化<