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雷达卡
MATLAB
实现基于
RIME-CNN-LSTM-Attention
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积长短期记忆神经网络
融合注意力机制
进行多变量多步时序预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着数据科学和人工智能技术的不断发展，深度学习模型在时间序列预测任务中取得了显著的成果。尤其是在多变量、多步的时序预测中，如何准确捕捉时间序列数据中的复杂特征，成为了许多研究者和从业人员关注的重点。传统的时间序列预测方法通常依赖于手工提取特征，并利用统计模型进行预测。然而，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆神经网络（
LSTM
）的时序预测方法逐渐得到了广泛的应用，特别是在处理高维、非线性和复杂的时序数据时，深度学习模型展示出了比传统方法更强大的性能。
然而，深度学习模型在处理长时间跨度的时序预测任务时，依然存在训练时间长、模型泛化能力差、局部最优解等问题。这些问题直接影响了预测结果的精度和应用效果。为了解决这些问题，越来越多的优化算法被提出，以提高深度学习模型的 ...
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