项目介绍 MATLAB实现基于RIME-CNN霜冰优化算法（RIME）优化卷积神经网络进行多变量多步时序预测

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MATLAB
实现基于
RIME-CNN
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积神经网络进行多变量多步时序预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
近年来，深度学习在多个领域展现出强大的性能，尤其是在时间序列预测、图像识别和自然语言处理等领域。传统的多步时序预测方法，如基于线性回归或
ARIMA
模型的预测方法，通常假设时间序列数据具有稳定的趋势和周期性，但在面对复杂的非线性关系时，这些方法的效果较差。随着深度神经网络（
DNN）尤其是卷积神经网络（
CNN）在时序数据建模中的应用不断增多，如何优化
CNN模型以更好地进行多步时序预测成为了一个重要的研究问题。
本项目基于一种新的优化算法
——霜冰优化算法（
RIME
），采用基于
RIME-CNN
的优化策略，致力于改进卷积神经网络在多变量、多步时序预测中的应用效果。
RIME
（霜冰优化算法）是一种模拟冰霜和冰块生长过程的启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快和较强的稳定性等特点，已被广泛应用于解决一些复杂的工程优化问题。本项目将
R ...

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