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雷达卡
MATLAB
实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention
鲸鱼优化算法（
WOA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合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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随着社会和技术的发展，时间序列数据在各个领域中的应用越来越广泛，尤其是在经济、金融、气象、医疗等领域。多变量时间序列数据的预测已经成为一个关键问题，尤其是对于复杂的系统，传统的预测模型难以应对多种因素之间的相互影响。在这一背景下，深度学习方法特别是结合卷积神经网络（
CNN）、长短期记忆网络（
LSTM
）及其变种，如双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）和注意力机制，逐渐成为解决时间序列预测问题的有效工具。
然而，单一的深度学习模型在处理时间序列问题时仍然面临许多挑战，如模型的优化、特征提取的能力以及长时间依赖关系的捕捉等问题。针对这些挑战，鲸鱼优化算法（
WOA）作为一种有效的全局优化算法，能够在复杂的搜索空间中找到全局最优解，从而提高模型的预测能力。
鲸鱼优化算法模仿鲸鱼在海洋中寻找食物的行为，通过 ...
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