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雷达卡
Python
实现基于
CNN-LSTM-Attention
卷积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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随着信息技术的飞速发展，海量时序数据在各个领域产生并积累，如金融市场的股票价格、工业生产的传感器数据、气象观测的环境变量，以及智能交通系统的流量数据等。多变量时序预测作为时间序列分析的重要分支，旨在利用多个相关变量的历史信息，准确地预测未来的变化趋势和数值。这对于辅助决策、风险控制、资源优化等均具有重大意义。然而，时序数据通常具有高维度、非线性、非平稳等复杂特性，传统的统计模型如ARIMA或简单的机器学习模型往往难以捕捉复杂的时间依赖和变量间的交互关系。
近年来，深度学习技术在时序预测领域表现出极大的潜力。尤其是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）结合的模型，通过卷积层提取局部时序特征，再利用LSTM捕捉长距离依赖，极大提升了预测效果。此外，注意力机制（Attention）作为一种动态权重分配机制，可以让模型在处理时序数据时，重 ...
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