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雷达卡
Python
实现基于
RIME-LSTM-Attention
霜冰优化算法（
RIME
）优化长短期记忆网络融合注意力机制进行多变量多步时序预测的详细项目实例
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随着信息技术的飞速发展和物联网、大数据的广泛应用，时序数据在金融、气象、交通、医疗、工业制造等多个领域变得日益重要。多变量多步时序预测，即基于多个变量的历史观测数据，预测未来多个时间步的状态，是时序分析中最具挑战性且应用价值极高的任务之一。传统的统计方法如ARIMA、VAR模型在单变量或短期预测上具有一定效果，但面对高维非线性、多变量间复杂交互及长时间依赖时，表现明显不足。近年来，深度学习尤其是长短期记忆网络（LSTM）由于其对序列数据捕捉长时间依赖关系的优势，成为时序预测的主流技术。然而，标准LSTM在面对多变量时序数据时，常常忽略了不同时间步和不同变量的重要性差异，导致预测效果不佳。为此，引入注意力机制以增强模型对关键时间点和变量的关注，显著提升了模型的表达能力和预测精度。
另一方面，模型训练过程中的超参数选 ...
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