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雷达卡
Python
实现基于
RIME-CNN-GRU-Attention
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积门控循环单元融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测在诸多领域中扮演着关键角色，如气象预报、金融市场分析、能源需求预测、交通流量管理和工业过程监控等。由于时序数据本身具有复杂的动态变化特征，传统的预测模型往往难以捕捉其中的非线性、多尺度和跨变量依赖关系。近年来，深度学习方法特别是卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的融合成为解决此类问题的重要方向。其中，门控循环单元（GRU）因其结构简洁且能有效缓解梯度消失问题，被广泛应用于时序建模。
同时，注意力机制作为一种能够动态分配模型关注权重的技术，显著提升了模型对长序列和重要特征的捕获能力，增强了模型的表达力和泛化能力。然而，如何有效优化深度网络参数，使其既能高效收敛，又避免陷入局部最优，是当前研究的热点和难点。
霜冰优化算法（RIME）作为一种新颖的基于自然现象的元启发式算法，结合了软霜和硬 ...
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