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雷达卡
Matlab
实现SO-CNN-LSTM-Multihead-Attention
多变量时间序列预测的详细项目实例
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在现代科技的飞速发展中，时间序列数据广泛应用于各个领域，例如金融市场预测、天气预报、能源需求预测、生产控制等。随着数据的爆炸性增长，传统的时间序列预测方法已不再适应复杂的预测需求。因此，如何在海量的、具有高维度和复杂关系的数据中进行有效的预测，成为了一个亟待解决的难题。深度学习技术在图像处理、自然语言处理等领域取得了突破性进展，因此将其应用于时间序列预测已成为一个重要的研究方向。特别是在多变量时间序列预测中，输入变量之间的复杂交互关系使得传统的预测方法难以有效建模，而深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）结合多头注意力机制的结合，展现出强大的潜力。
卷积神经网络（CNN）在图像处理中已经取得了显著的成功，它能够通过卷积层自动学习输入数据中的空间特征。然而，CNN也可以应用于时间序列数据的处理，尤其是在对局部时间模式的捕捉上有着 ...
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