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雷达卡
MATLAB
实现基于
RIME-LSTM-Attention
霜冰优化算法（
RIME
）优化长短期记忆网络融合注意力机制进行多变量多步时序预测的详细项目实例
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随着社会各行业数据化程度的不断加深，多变量时序数据的预测问题日益重要。尤其在金融、气象、能源等领域，准确的多步时序预测能够为决策提供重要依据。长短期记忆网络（
LSTM
）由于其在处理时间序列数据时对长期依赖关系的强大建模能力，已成为时序数据预测中的常用模型。然而，传统的
LSTM
网络在处理多变量、多步预测问题时，往往面临数据的高维度性、非线性复杂性以及噪声干扰的挑战。为了克服这些问题，近年来，研究者提出了结合
LSTM
和注意力机制的方法，以增强模型的预测能力。
注意力机制通过为不同时间步的输入分配不同的权重，使模型能够更加聚焦于影响预测结果的关键时间步，从而显著提升预测精度。然而，单纯的
LSTM
与注意力机制结合，仍然可能遇到模型训练过程中的收敛困难、过拟合问题及计算资源的高需求等问题。因此，提出了一种基 ...
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