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雷达卡
Python
实现基于
RIME-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention
霜冰优化算法（RIME）
优化卷积双向长短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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随着大数据和人工智能技术的不断发展，多变量时间序列预测已经成为多个行业中的一项关键技术。尤其是在金融、气象、交通等领域，时间序列预测可以帮助决策者做出更加精准的决策。近年来，深度学习方法在时间序列预测中得到了广泛的应用，并取得了显著的效果。卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）
和多头注意力机制（Multihead Attention）等技术已成为深度学习模型中的重要组成部分，广泛应用于时间序列数据的分析和预测。
本项目的目标是设计并实现一种基于RIME（RIME-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention霜冰算法）的优化卷积双向长短期记忆神经网络模型，结合多头注意力机制，以提高多变量时间序列预测的准确性。RIME模型的创新之处在于将CNN、Bi ...
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