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雷达卡
Python
实现基于
RIME-CNN-LSTM-Attention
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积长短期记忆神经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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GUI设计和代码详解）
随着大数据时代的到来，时序数据的采集与分析变得越来越重要，特别是在金融、气象、交通、能源等领域中，多变量多步时序预测作为一种核心技术，能够帮助决策者提前掌握未来趋势，优化资源配置，提高系统的智能化水平。时序数据往往具有复杂的时间依赖性和多维变量之间的相互关联，这给预测模型带来了极大的挑战。传统的统计模型如ARIMA、指数平滑等，虽然在简单场景下表现良好，但面对大规模、非线性、非平稳的多变量时序数据时效果有限。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的结合，为时序预测提供了强大的建模能力。CNN能够自动提取时序数据的局部特征，而LSTM则善于捕获长时间依赖关系，将两者融合能够显著提升预测性能。
然而，单纯的CNN-LSTM结构在面对多变量多步预测时，仍存在捕捉全 ...
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