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雷达卡
MATLAB
实现基于
GA-CNN-BiLSTM-Attention
遗传算法（
GA）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
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随着信息技术的飞速发展，数据的生成和采集变得越来越容易，尤其在工业生产、金融市场、环境监控等领域，海量的时序数据不断涌现。如何从这些复杂且多变的时序数据中提取有价值的信息，成为当前研究的热点问题。多变量时序预测是其中的一个关键课题，其目标是通过历史数据预测多个变量的未来变化。为了应对多变量时序数据中的时序特征、非线性关系以及复杂的噪声问题，传统的统计方法和浅层机器学习方法已逐渐不能满足高精度预测的需求。因此，近年来深度学习模型，特别是卷积神经网络（
CNN）、长短期记忆网络（
LSTM
）、双向
LSTM
（BiLSTM
）和注意力机制等，成为了研究人员解决这一问题的重要工具。
在多变量时序预测任务中，卷积神经网络（
CNN）因其优异的特征提取能力，已广泛应用于图像处理领域，并且在时序数据中也取得了良好的效 ...
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