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雷达卡
MATLAB
实现基于
RIME-CNN-Attention
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积神经网络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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随着人工智能技术的飞速发展，卷积神经网络（
CNN）和注意力机制（
Attention Mechanism
）在处理时序预测任务中展现出了巨大的潜力。在实际应用中，时序预测问题广泛存在于各类领域，如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。这些领域的数据具有明显的时序特征，其中变量之间的关联性非常复杂，传统的预测方法往往难以准确捕捉这种复杂的时序关系。因此，深度学习方法，特别是卷积神经网络和注意力机制的结合，已成为解决这一问题的重要技术。
然而，单纯的
CNN在处理时序数据时面临着时间依赖性和多变量间复杂关系建模的问题。为了解决这一问题，近年来学者提出了基于优化算法的神经网络模型，其中
RIME
（霜冰优化算法）被认为是一种具有较高性能的优化算法。
RIME
算法通过模仿冰冻过程的逐渐优化机制，能够在一定程度上有效避免局部 ...
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