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雷达卡
MATLAB
实现基于
CPO-CNN-LSTM
冠豪猪优化算法（
CPO）结合卷积长短期记忆神经网络（
CNN-LSTM
）进行多变量时序预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着大数据技术的迅速发展和物联网设备的广泛普及，时序数据的产生量呈爆炸式增长，尤其是在气象预测、金融市场分析、智能制造、健康监测等领域，多变量时序数据的准确预测成为提升系统智能化和自动化水平的关键技术之一。多变量时序预测不仅要捕捉单一变量随时间变化的规律，更需深入挖掘多个变量间的复杂依赖关系和动态演化特性，这对传统预测方法提出了极大的挑战。传统统计模型如ARIMA、VAR虽然在某些领域表现良好，但其对非线性和长时依赖特征的建模能力有限，难以满足现代时序数据高复杂度的需求。
近年来，深度学习特别是循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）因其在捕捉序列长期依赖上的优势，成为时序预测领域的主流技术。同时，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，能够从局部时间窗口中自动抽取高阶时序特征，将CNN与LSTM结合，形成CNN-LSTM结构，极大提升了多变量时序预测的准确性和泛化能力。然而，深度学习模型的 ...
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