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雷达卡
Matlab
实现POA-CNN-LSTM-Multihead-Attention
鹈鹕算法（
POA）优化卷积长短记忆神经网络融合多头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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随着人工智能的快速发展，深度学习方法逐渐渗透到各个领域，尤其是在时间序列预测方面。时间序列数据广泛存在于金融、气象、交通、医疗等多个行业，如何准确预测未来的趋势和事件，成为了研究的重点。传统的时间序列预测方法往往依赖于线性模型，然而这些方法在面对复杂的非线性数据时，表现效果较差。近年来，深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测中的应用逐渐得到广泛关注。这些模型能够提取数据中的深层次特征，并通过记忆能力解决传统方法在处理长期依赖问题时的不足。
在现有的深度学习模型中，CNN主要用于提取空间特征，LSTM则擅长处理时间序列中的长期依赖关系。然而，随着多变量时间序列预测任务的复杂性不断增加，传统的CNN和LSTM模型常常难以有效处理多变量之间的交互关系和信息 ...
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