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雷达卡
MATLAB
实现基于
GA-CNN-LSTM-Attention
遗传算法（
GA）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时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测问题广泛存在于各行各业，尤其在金融、能源、医疗、交通等领域。随着数据的爆炸性增长以及深度学习技术的不断发展，传统的时间序列预测方法逐渐面临性能瓶颈，尤其是当处理多个变量时，信息交互和复杂模式的识别变得更加困难。卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）已经在时序预测领域取得了显著成绩，但它们在处理高维度、多变量和非线性特征时存在一些挑战。
遗传算法（
GA）是一种全局优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解。结合遗传算法、卷积神经网络、长短期记忆网络以及注意力机制，可以有效提升时序预测模型的性能。遗传算法的优化能力能够自动调整网络中的超参数，使得模型在多变量时序预测任务中具备更好的泛化能力和准确性。同时，卷积神经网络能够有效提取空间特征，
LSTM
擅长处理序列信息，而注意力机制 ...
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