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雷达卡
Matlab
实现CPO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
冠豪猪算法（
CPO）优化卷积长短期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（AI）技术的不断发展，深度学习已成为解决各类问题的关键工具，尤其在时间序列预测领域，深度神经网络（DNN）已被广泛应用。时间序列预测问题在许多实际场景中都有着重要应用，如气象预测、股市分析、流量预测等。传统的时间序列预测方法，如ARIMA和传统的回归方法，虽然在一些简单问题上有效，但对于复杂的非线性和时变性问题，往往存在预测精度不足的问题。因此，基于深度学习的模型，如卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）在这一领域显示出强大的能力。
然而，尽管CNN-LSTM模型在时间序列预测上有着显著的效果，但仍面临着模型过拟合、特征选择不足、对局部和全局信息的捕捉不完全等问题。为了解决这些问题，许多研究者开始在深度学习框架中融合更多先进的技术，例如注意力机制。尤其是多头注意力机 ...
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