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雷达卡
MATLAB
实现基于
RIME-GRU
霜冰优化算法（
RIME
）优化门控循环单元进行多变量时序预测的详细项目实例
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随着大数据与人工智能技术的飞速发展，时序数据分析在金融、气象、交通、医疗等众多领域展现出巨大的应用潜力。多变量时序预测作为复杂系统状态变化的关键手段，能够帮助决策者更准确地把握未来趋势，从而优化资源配置与风险控制。然而，时序数据通常具有非线性、非平稳、高维度、多变量相关性强等特点，传统的线性模型或简单机器学习方法难以有效捕捉其内在复杂关系。门控循环单元（
GRU）作为一种高效的循环神经网络结构，因其简化的门控机制和强大的时间依赖建模能力，已成为多变量时序预测中的重要工具。
尽管GRU具备优良的序列建模能力，但其性能高度依赖于超参数配置，如学习率、隐藏层节点数、批次大小等，手工调参既耗时又易陷入局部最优。近年来，元启发式优化算法的发展为自动调优提供了有效路径。霜冰优化算法（
RIME
）作为一种新兴的智能优化方法，融合了模拟冰霜动力学的启发机制，具备较强的 ...
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