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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-BiLSTM-Attention
卷积双向长短期记忆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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多变量时序数据广泛存在于金融、气象、医疗、工业生产等领域，其复杂的时空依赖关系和非线性动态特征为传统预测方法带来了巨大挑战。卷积神经网络（
CNN）在提取局部空间特征方面表现优异，能够捕捉多变量之间的空间相关性；而双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）则善于挖掘时间序列的前后双向依赖信息，有效解决传统单向
RNN存在的长距离依赖问题。结合这两者优势，能够构建更强大的时序预测模型。引入注意力机制，能够对不同时间步的输入赋予不同权重，动态聚焦关键时刻信息，提升模型对重要特征的识别能力和预测精度。
当前多变量时序预测面临高维度、非平稳性、复杂交互作用等难题，单一模型难以兼顾空间和时间特征。基于
CNN-BiLSTM-Attention
的融合模型，综合利用卷积层提取多变量局部特征，
BiLSTM
捕捉双向时间依赖，同时借助注意力机制动态调整 ...
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