MATLAB
实现基于
DBO-CNN-BiLSTM-Attention
蜣螂优化算法（
DBO）优化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
项目背景介绍
多变量时序预测作为数据科学和人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预报、工业制造、智能交通和医疗监测等诸多实际场景中。随着数据量和维度的急剧增加，传统的时序预测模型逐渐显现出其在处理复杂非线性关系、捕捉长短期依赖以及多变量交互方面的局限性。因此，如何构建高效且精确的多变量时序预测模型，成为当前科研与工程领域的重要课题。
卷积神经网络（CNN）擅长提取局部时空特征，能够有效捕捉时序数据中的短期动态模式，而长短期记忆网络（LSTM）则通过其特殊的门控机制解决了长序列中的梯度消失问题，适合挖掘长期依赖关系。双向LSTM（BiLSTM）在传统LSTM基础上，通过双向遍历序列信息，使得模型能够综合利用过去与未来的上下文信息，从而显著提升预测准确性。融合注意力机制则进一步增强了模型对关键时刻和特征的聚焦能力，能够动态调整不同时间步和变量的权重，提高模型对复杂动态模式的捕捉能力。
然而，深度学习 ...