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雷达卡
MATLAB
实现基于
RIME-CNN-BiLSTM-Attention
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时序预测问题广泛存在于各种领域，如金融、气象、能源、交通等。这些预测问题涉及到多个变量之间的时序依赖关系，因此需要结合多种先进的算法来提取数据中的深层次特征，并实现准确的预测。近年来，深度学习尤其是卷积神经网络（
CNN）、双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）与注意力机制的结合，已成为时序预测任务中常见的高效方案。为了进一步提高预测精度和计算效率，霜冰优化算法（
RIME
）作为一种新型的优化算法，逐渐引起了学术界和工业界的广泛关注。
传统的时序预测模型大多依赖于单一模型或简单的网络结构，难以充分挖掘数据中的复杂时序特征。卷积神经网络（
CNN）虽然能够在一定程度上提取局部时序特征，但对于长时间依赖和复杂的多变量关系的建模能力有限。双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）通过其特殊的双向信息流设计，可以有效地捕捉到时间序列中的长短期依赖关系，但在面对高维数据时仍存在计算和学习效率的问题。 ...
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