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雷达卡
MATLAB
实现基于
RIME-CNN-LSTM
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积长短期记忆神经网络进行多变量多步时序预测的详细项目实例
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随着数据时代的到来，数据量的迅猛增长让时序数据的预测变得尤为重要。尤其是在金融市场、能源调度、智能制造和气象预测等领域，精准的多步时序预测不仅关乎决策的科学性和可靠性，还直接影响到整个行业的经济效益和资源优化。在这些应用中，时序数据往往具有高度的非线性和复杂的时序关系，因此，如何有效地从海量的时序数据中提取有用的特征，并进行精确预测，是一个亟待解决的挑战。
深度学习技术，特别是卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
），已广泛应用于时序数据处理领域。
CNN擅长从数据中提取空间特征，而
LSTM
则在处理时序数据时，能有效地捕捉长期依赖关系，因此，
CNN-LSTM
组合模型成为了处理时序预测任务的理想选择。然而，
CNN-LSTM
模型在多步预测时可能会面临预测精度下降、过拟合等问题，尤其是在多变量时序数据的情况下 ...
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