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雷达卡
Matlab
实现NGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
北方苍鹰算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
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在过去的几年里，随着数据量的暴增，尤其是在金融、气象、交通等多个领域，多变量时间序列预测已成为一个至关重要的问题。如何从复杂的、异质性的多变量时间序列数据中提取有效信息，准确预测未来的趋势，是当前研究中的一个热点。常见的传统模型，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及其组合模型（ARMA），虽在一定程度上能对时间序列进行预测，但由于其线性假设和对特征关系较弱的建模能力，难以应对非线性和复杂的高维数据。而近年来，深度学习特别是基于神经网络的方法，已经在时间序列预测中展现出了较为显著的优势，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的结合。
卷积神经网络（CNN）作为一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型，通过局部感知和共享权重的机制，能够有效地提取局部特征。而长短期记忆网络（L ...
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