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雷达卡
Matlab
实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
霜冰算法（
RIME
）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测的详细项目实例
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随着信息时代的到来，时间序列数据在许多领域中变得至关重要，尤其是在金融、气象、医疗、能源等行业中。时间序列预测作为数据科学中的一个重要问题，具有广泛的应用场景。然而，传统的时间序列分析方法，如自回归移动平均模型（
ARIMA
）和指数平滑方法，已无法有效地处理高维、大规模、多变量和复杂的时间序列数据。这种背景下，基于深度学习的模型，特别是卷积神经网络（
CNN）、长短期记忆网络（
LSTM
）和注意力机制等技术，逐渐成为解决此类问题的主流方法。
RIME
（霜冰算法）优化卷积长短期记忆神经网络（
CNN-LSTM
）融合多头注意力机制（
Multihead Attention
）提出了一种全新的时间序列预测方法。该方法通过结合卷积神经网络、
LSTM
、以及多头注意力机制的优势，有效 ...
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