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雷达卡
MATLAB
实现基于
GWO-TCN-LSTM-Attention
灰狼算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
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在多变量时间序列预测领域，传统的预测方法面临着许多挑战，尤其是在数据复杂度和动态变化的情况下。随着人工智能技术的发展，基于深度学习的模型逐渐显示出在多变量时间序列预测中的潜力。时间卷积网络（TCN）和长短期记忆网络（LSTM）都是深度学习中广泛应用于序列数据处理的模型。TCN具有长距离依赖建模能力，而LSTM则擅长捕捉时序数据中的长短期依赖关系。然而，这些模型往往面临着训练过程中需要的较长时间、过拟合问题和计算资源的消耗等问题。因此，如何通过智能优化算法来提升模型的性能，已成为当前研究的热点。
灰狼优化（GWO）算法是一种基于群体智能的优化算法，受到灰狼捕猎行为的启发，具有较强的全局搜索能力。通过将GWO与TCN、LSTM等深度学习模型结合，可以更有效地优化模型参数，提升预测精度。与此同时，注意力机制作为深度学习中的重 ...
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