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雷达卡
MATLAB
实现基于
RIME-CNN-BiLSTM
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积双向长短期记忆神经网络进行多变量时序预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在许多领域取得了显著的成果，尤其是在时序数据的预测方面。时序预测作为一种典型的机器学习任务，广泛应用于金融、气象、能源、电力负荷预测等领域。然而，传统的时序预测方法通常依赖于统计模型，如
ARIMA
、GARCH
等，这些方法通常难以捕捉到数据中的非线性关系和复杂的时序特征。近年来，深度学习技术的崛起为时序预测提供了更加高效的解决方案，其中卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）成为了最为常见的模型。
卷积神经网络（
CNN）擅长提取数据中的局部特征，并且在图像、文本等领域取得了巨大的成功。长短期记忆网络（
LSTM
）则能够捕捉长时间序列中的依赖关系，在时序数据处理方面表现优异。然而，单一的
CNN或LSTM
在处理多变量时序数据时，通常无法充分挖掘数据中的深层次特征。因此 ...
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