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雷达卡
Python
实现基于
DBO-CNN-BiLSTM-MHA
蜣螂优化算法（
DBO）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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多变量时间序列预测是现代工业、金融、气象等领域的核心任务，涉及对多个相关变量的时序数据进行联合建模和准确预测。随着数据量和复杂度的增加，传统的统计模型难以捕获多维数据的非线性和动态变化特征。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），在特征提取和时间依赖性建模方面展现出显著优势。卷积层能够自动提取局部时序模式，双向LSTM可捕捉历史和未来信息，提升预测准确率。同时，多头注意力机制（MHA）进一步加强模型对不同时间步和特征维度的关注能力，实现信息加权融合，增强模型表达能力。
然而，深度学习模型通常依赖大量调参，超参数选择直接影响预测性能。蜣螂优化算法（DBO）是一种新兴的仿生优化方法，模拟蜣螂滚动粪球寻找最优解的行为，具备良好的全局搜索和局部开发能力。通过将DBO应用于深度网络 ...
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