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雷达卡
MATLAB
实现基于
RIME-BiLSTM
霜冰优化算法（
RIME
）优化双向长短期记忆网络进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测在现代工业、金融、能源和环境科学等领域扮演着至关重要的角色。随着传感器技术和数据采集手段的不断发展，产生了大量高维度、多变量的时间序列数据，如何准确高效地从这些复杂数据中提取潜在规律成为当前研究的热点。传统的时序预测方法如自回归模型和滑动平均模型在处理非线性、长距离依赖时表现不足。长短期记忆网络（
LSTM
）因其在捕捉长时依赖性上的优势被广泛应用于时序预测。然而，单向
LSTM
对历史信息的利用存在局限，双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）通过同时考虑过去和未来信息，提高了时序数据的表达能力，极大增强了模型的预测性能。
同时，深度神经网络参数众多，训练过程易陷入局部最优，影响预测效果。为此，结合智能优化算法对网络参数进行优化成为提升模型性能的重要方向。霜冰优化算法（
RIME
）作为新兴的群智能优化算法，具备良好的全局搜索能 ...
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