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雷达卡
Python
实现基于
RIME-CNN-LSTM
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积长短期记忆神经网络进行多变量多步时序预测的详细项目实例
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在现代工业、金融、气象以及智能制造等领域，多变量多步时序预测作为核心技术，承担着对复杂动态系统的状态变化进行预判的重任。随着数据采集技术的飞速发展，时序数据的维度和规模急剧膨胀，传统的预测方法因难以捕捉多维变量间复杂非线性关系，预测准确率逐渐受到限制。卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）作为深度学习领域的两大支柱模型，在时序数据的特征提取和序列建模方面表现卓越。CNN能够有效捕获局部时间-空间模式，而LSTM则擅长解决长序列依赖问题。然而，神经网络的性能极度依赖于超参数配置，如学习率、网络层数、卷积核大小及LSTM隐藏层单元数等，传统调参方式费时费力且易陷入局部最优。
在此背景下，基于霜冰优化算法（RIME）的CNN-LSTM联合模型优化应运而生。RIME算法结合了自然界霜冰形成时的“软霜随机漫游”和“硬霜穿刺聚合” ...
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